recordMetrics

Запись значений метрики в таблицу результатов эксперимента и график обучения

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    recordMetrics(monitor,xValue,metricName,yValue)
    recordMetrics(monitor,xValue,metricName1,yValue1,...,metricNameN,yValueN)
    recordMetrics(monitor,xValue,structure)

    Описание

    recordMetrics(monitor,xValue,metricName,yValue) записывает указанное значение метрики для пробной версии в таблицу результатов Experiment Manager и график обучения.

    пример

    recordMetrics(monitor,xValue,metricName1,yValue1,...,metricNameN,yValueN) записывает несколько метрических значений для пробной версии.

    пример

    recordMetrics(monitor,xValue,structure) записывает метрические значения, заданные структурой structure.

    Примеры

    свернуть все

    Использование experiments.Monitor объект для отслеживания прогресса обучения, отображения информации и метрических значений в таблице результатов эксперимента и создания обучающих графиков для пользовательских экспериментов по обучению.

    Перед началом обучения укажите имена информационных и метрических столбцов таблицы результатов Experiment Manager.

    monitor.Info = ["GradientDecayFactor","SquaredGradientDecayFactor"];
monitor.Metrics = ["TrainingLoss","ValidationLoss"];

    Задайте горизонтальную подпись по осям для обучающего графика. Сгруппируйте потерю обучения и валидации в один и тот же подграфик.

    monitor.XLabel = "Iteration";
groupSubPlot(monitor,"Loss",["TrainingLoss","ValidationLoss"]);

    Обновите значения фактора градиентного распада и квадратного фактора градиентного распада для исследования в таблице результатов.

    updateInfo(monitor, ...
    'GradientDecayFactor',gradientDecayFactor, ...
    'SquaredGradientDecayFactor',squaredGradientDecayFactor);

    После каждой итерации пользовательского цикла обучения записывайте значение обучения и потерь при валидации для теста в таблицу результатов и график обучения.

    recordMetrics(monitor,iteration, ...
    'TrainingLoss',trainingLoss, ...
    'ValidationLoss',validationLoss);

    Обновите процесс обучения для теста на основе части завершенных итераций.

    monitor.Progress = (iteration/numIterations) * 100;

    Используйте структуру для записи значений метрики в таблицу результатов и график обучения.

    structure.TrainingLoss = trainingLoss;
structure.ValidationLoss = validationLoss);
recordMetrics(monitor,iteration,structure);

    Входные параметры

    свернуть все

    Экспериментальный монитор для испытания, заданный как experiments.Monitor объект. Когда вы запускаете пользовательский эксперимент по обучению, Experiment Manager передает этот объект как второй входной параметр функции обучения.

    x-координата для обучающего графика, заданная как числовой скаляр. Используйте это значение для записи пользовательской итерации цикла обучения или номера эпохи для ваших точек данных.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fi

    Метрическое имя, заданное как строковый или символьный вектор. Это имя должно быть элементом Metrics свойство experiments.Monitor monitor объекта.

    Типы данных: char | string

    Метрическое значение, заданное как числовой скаляр. Experiment Manager использует это значение в качестве y-координаты для обучающего графика.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fi

    Метрические имена и значения, заданные как структура. Имена должны быть элементами Metrics свойство experiments.Monitor monitor объекта и может появиться в любом порядке в структуре.

    Пример: struct('TrainingLoss',trainingLoss,'ValidationLoss',validationLoss)

    Типы данных: struct

    Совет

    • Как информационные, так и метрические столбцы отображают значения в таблице результатов для вашего эксперимента. Кроме того, график обучения показывает запись значений метрики. Используйте информационные столбцы для текста и числовых значений, которые необходимо отобразить в таблице результатов, но не на графике обучения.

    • Используйте groupSubPlot функция для определения подграфиков обучения перед вызовом функции recordMetrics.

    См. также

    Приложения

    Объекты

    Функции

    Введенный в R2021a

    Документация по Deep Learning Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте