Создание и редактирование сетей глубокого обучения в интерактивном режиме с помощью приложения Deep Network Designer. С помощью этого приложения можно:
Импорт и редактирование сетей.
Создание новых сетей с нуля.
Добавление новых слоев и создание новых соединений.
Просмотр и редактирование свойств слоя.
Объединение сетей.
Импорт пользовательских слоев.
Создайте код MATLAB ® для создания сетевой архитектуры.
Совет
Начать с заранее обученной сети и отрегулировать ее с помощью трансферного обучения обычно гораздо быстрее и проще, чем тренировать новую сеть с нуля. Пример выполнения обучения переносу с помощью предварительно обученной сети см. в разделе Обучение переносу с помощью Deep Network Designer.
Чтобы открыть Deep Network Designer, на вкладке Приложения в разделе Машинное обучение и Глубокое обучение щелкните значок приложения. Можно также открыть приложение из командной строки:
deepNetworkDesigner
Если требуется изменить или скопировать существующую предварительно подготовленную сеть, ее можно выбрать на начальной странице Deep Network Designer. На начальной странице можно также выбрать необученную сеть последовательности, загрузить сеть из рабочей области или создать сеть с нуля.
После выбора сети Deep Network Designer открывает сеть и отображает увеличенное представление.
Панель «Конструктор» Deep Network Designer позволяет создавать, редактировать и анализировать сеть. В приложении можно использовать любой из встроенных слоев для построения сети. Можно также работать с пользовательским слоем, создав его в командной строке, а затем импортировав в приложение. Пример создания сети в Deep Network Designer с пользовательским выходным слоем см. в разделе Импорт пользовательского слоя в Deep Network Designer. Список доступных слоев и примеры пользовательских слоев см. в разделе Список слоев глубокого обучения.
Вернитесь на начальную страницу на вкладке Конструктор, нажав кнопку Создать.
Создайте сеть, перетаскивая блоки из библиотеки слоев и соединяя их.
Можно также добавить слои из рабочего пространства в сеть на панели Конструктор (Designer).
Щелкните Создать (New).
Приостановите действие Из рабочей области (From Workspace) и щелкните Импорт (Import).
Выберите слои или сеть для импорта и нажмите кнопку «ОК».
Щелкните Добавить (Add), чтобы добавить слои или сеть на панель Конструктор (Designer).
Подключите новые слои.
Предварительно подготовленные сети также можно объединить, щелкнув Создать (New) и выбрав их на начальной странице.
Для просмотра и редактирования свойств слоя выберите слой. Щелкните значок справки рядом с именем слоя для получения информации о свойствах слоя.
Для получения сведений обо всех свойствах слоя щелкните имя слоя в таблице на странице «Список слоев глубокого обучения». Советы по выбору подходящей сетевой архитектуры см. в разделе Советы и рекомендации по углубленному обучению.
Можно одновременно работать с блоками слоев. Выберите несколько слоев, затем скопируйте и вставьте или удалите. Например, блоки слоев можно использовать для создания нескольких копий групп слоев свертки, пакетной нормализации и слоев ReLU. Можно добавить слои в конец предварительно подготовленных сетей, чтобы сделать их более глубокими. Можно также отредактировать предварительно подготовленную сеть, чтобы упростить ее. Например, можно создать более простую сеть, удалив из сети GoogLeNet единицы измерения слоев, например начальные модули.
Для обученных сетей копирование слоев также копирует веса и смещения.
Чтобы проверить сеть и изучить слои более подробно, на вкладке Конструктор щелкните Анализ. Изучите проблемы и изучите свойства слоя для устранения несоответствий размеров в сети. Вернитесь в Deep Network Designer для редактирования слоев, а затем проверьте результаты, снова нажав кнопку «Анализ». Если анализатор сети Deep Learning сообщает об отсутствии ошибок, то отредактированная сеть готова к обучению.
Можно импортировать данные и обучить сеть с помощью Deep Network Designer. На вкладке Данные выберите данные, для которых требуется обучить сеть. Выберите «Импорт данных» > «Импорт данных изображения» для импорта ImageDatastore объект из рабочей области или папка, содержащая подпапки изображений по классам. Выберите Импорт данных > Импорт хранилища данных, чтобы импортировать встроенное или пользовательское хранилище данных из рабочей области. Дополнительные сведения см. в разделе Импорт данных в Deep Network Designer.
После импорта данных выполните обучение сети, выбрав вкладку «Обучение» и нажав кнопку «Обучение». Deep Network Designer копирует создаваемую сеть на панели «Конструктор», а затем обучает сеть с использованием импортированных данных. Если требуется усилить контроль над обучением, измените параметры обучения, щелкнув Параметры обучения. Дополнительные сведения об импорте данных и обучении сети, созданной в Deep Network Designer, см. в разделе Transfer Learning with Deep Network Designer.
Совет
Deep Network Designer может обучать сети работе с данными изображений или объектами хранилища данных. Пример, показывающий, как экспортировать сеть и обучить ее проблемам классификации последовательностей, см. в разделе Создание простой сети классификации последовательностей с помощью разработчика глубоких сетей.
Чтобы экспортировать неподготовленную сеть в рабочую область для обучения, на вкладке Конструктор щелкните Экспорт. Deep Network Designer экспортирует сеть в новую переменную, содержащую измененные слои сети.
Примеры командной строки, показывающие, как настроить параметры обучения и оценить точность обученной сети, см. в разделах Создание простой сети глубокого обучения для классификации и Обучение остаточной сети для классификации изображений.
Чтобы экспортировать обученную сеть в рабочую область, на вкладке Обучение (Training) щелкните Экспорт (Export). Экспортируемая сеть имеет слои с весами, обученными Deep Network Designer.
С помощью Deep Network Designer можно создать код MATLAB для воссоздания структуры сети и обучения, выполняемого в приложении.
Пример создания кода MATLAB для воссоздания сетевой архитектуры см. в разделе Создание кода MATLAB для воссоздания сетевых уровней.
Пример создания кода MATLAB для восстановления сетевой архитектуры и обучения сети см. в разделе Создание кода MATLAB для обучения сети.