Создайте и отредактируйте нейронные сети для глубокого обучения в интерактивном режиме с помощью приложения Deep Network Designer. Используя это приложение, вы можете:
Импорт и редактирование сетей.
Создавайте новые сети с нуля.
Добавьте новые слои и создайте новые соединения.
Просмотрите и отредактируйте свойства слоя.
Объедините сети.
Импорт пользовательских слоев.
Сгенерируйте MATLAB® код для создания сетевой архитектуры.
Совет
Начинать с предварительно обученной сети и подстраивать ее с передачи обучения обычно намного быстрее и проще, чем обучать новую сеть с нуля. Для примера, показывающего, как выполнить передачу обучения с предварительно обученной сетью, смотрите Передача Обучения with Deep Network Designer.
Чтобы открыть Deep Network Designer, на вкладке Apps, в разделе Machine Learning and Deep Learning, щелкните значок приложения. Также можно открыть приложение из командной строки:
deepNetworkDesigner
Если необходимо изменить или скопировать существующую предварительно обученную сеть, можно выбрать ее 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 вид изменения масштаба.
На Designer панели Deep Network Designer можно создавать, редактировать и анализировать сеть. В приложении для построения сети можно использовать любой из встроенных слоев. Можно также работать с пользовательским слоем, создав его в командной строке и затем импортировав в приложение. Для получения примера построения сети в Deep Network Designer с пользовательским слоем выхода, смотрите Импорт пользовательского слоя в Deep Network Designer. Список доступных слоев и примеров пользовательских слоев см. в Списке слоев глубокого обучения.
Вернитесь на начальную страницу с вкладки Designer нажав New.
Собрать сеть путем перетаскивания блоков из Layer Library и их соединения.
Можно также добавить слои из рабочей области в сеть на панели Designer.
Нажмите New.
Сделайте паузу на From Workspace и нажмите Import.
Выберите слои или сеть для импорта и нажмите OK.
Щелкните Add, чтобы добавить слои или сеть на панель Designer.
Соедините новые слои.
Можно также объединить предварительно обученные сети, щелкнув New и выбрав их на начальной странице.
Чтобы просмотреть и отредактировать свойства слоя, выберите слой. Щелкните значок справки рядом с именем слоя для получения информации о свойствах слоя.
Для получения информации обо всех свойствах слоя щелкните имя слоя в таблице на странице «Список слоев глубокого обучения». Для советов по выбору подходящей сетевой архитектуры смотрите Советы по глубокому обучению и фокусы.
Можно работать с блоками слоев за раз. Выберите несколько слоев, затем скопируйте и вставьте или удалите. Например, можно использовать блоки слоев для создания нескольких копий групп сверток, нормализации партии . и слоев ReLU. Можно добавить слои в конец предварительно обученных сетей, чтобы сделать их более глубокими. Кроме того, можно отредактировать предварительно обученную сеть, чтобы упростить ее. Например, можно создать более простую сеть путем удаления единиц измерения слоев, таких как модули начала, из сети GoogLeNet.
Для обученных сетей копирование слоев также копирует веса и смещения.
Чтобы проверить сеть и изучить слои более подробно, на вкладке Designer, нажмите Analyze. Исследуйте проблемы и свойства слоя, чтобы устранить несоответствия размеров в сети. Вернитесь в Deep Network Designer, чтобы отредактировать слои, а затем проверьте результаты, щелкнув Analyze снова. Если Нейронная Сеть для Глубокого Обучения Analyzer сообщает о нулевых ошибках, то отредактированная сеть готова к обучению.
Импортировать данные и обучить сеть можно с помощью Deep Network Designer. На вкладке Data выберите данные, на которых необходимо обучить сеть. Выберите Import Data > Import Image Data, чтобы импортировать ImageDatastore объект из рабочей области или папка, содержащая подпапки изображений по классам. Выберите Import Data > Import Datastore, чтобы импортировать встроенный или пользовательский datastore из рабочей области. Для получения дополнительной информации смотрите Импорт данных в Deep Network Designer.
После импорта данных обучите сеть, выбрав вкладку Training и нажав Train. Deep Network Designer копирует сеть, которую вы создаете, на панели Designer, а затем обучает сеть с помощью импортированных данных. Если вы хотите получить больший контроль над обучением, измените опции обучения, нажав Training Options. Для получения дополнительной информации об импорте данных и обучении сети, созданной в Deep Network Designer, смотрите Передача Обучения with Deep Network Designer.
Совет
Deep Network Designer может обучать сети данным изображений или объектам datastore. Для примера, показывающего, как экспортировать сеть и обучить ее для задач классификации последовательностей, смотрите Создание сети классификации простых последовательностей с помощью Deep Network Designer.
Чтобы экспортировать необученную сеть в рабочую область для обучения, на вкладке Designer, нажмите Export. Deep Network Designer экспортирует сеть в новую переменную, содержащую отредактированные слои сети.
Для примеров командной строки, показывающих, как задать опции обучения и оценить обученную точность сети, смотрите, Создают Простую Сеть Глубокого Обучения для Классификации и Обучают Остаточную Сеть для Классификации Изображений.
Чтобы экспортировать обученную сеть в рабочую область, на вкладке Training, нажмите Export. Экспортированная сеть имеет слои с весами, обученными Deep Network Designer.
Используя Deep Network Designer, можно сгенерировать код MATLAB, чтобы воссоздать конструкцию сети и обучение, выполненное в приложении.
Для примера, показывающего, как сгенерировать код MATLAB, который воссоздает сетевую архитектуру, смотрите Сгенерируйте код MATLAB для воссоздания слоев сети.
Для примера, показывающего, как сгенерировать код MATLAB, который воссоздает сетевую архитектуру и сетевое обучение, смотрите Сгенерируйте код MATLAB для обучения сети.
