Приложение Experiment Manager

Обучите нейронные сети под несколькими начальными условиями, в интерактивном режиме настройте опции обучения и оцените свои результаты

Найдите оптимальные опции обучения для нейронных сетей путем развертки через область значений гиперзначений параметров или использования Байесовой оптимизации. Используйте встроенную функцию trainNetwork или задайте свою собственную учебную функцию. Протестируйте различные учебные настройки одновременно путем выполнения эксперимента параллельно. Контролируйте свой прогресс при помощи учебных графиков. Используйте матрицы беспорядка и пользовательские метрические функции, чтобы оценить ваш обучивший сеть. Совершенствуйте свои эксперименты путем сортировки и фильтрации. Используйте аннотации, чтобы записать ваши наблюдения.

Приложения

Experiment ManagerСпроектируйте и запустите эксперименты, чтобы обучить и сравнить нейронные сети для глубокого обучения

Объекты

experiments.MonitorОбновите таблицу результатов и учебные графики для пользовательских учебных экспериментов

Функции

groupSubPlotМетрики группы в графике обучения эксперименту
recordMetricsЗапишите метрические значения в таблице результатов эксперимента и учебном графике
updateInfoОбновите информационные столбцы в таблице результатов эксперимента

Темы

Создайте эксперимент глубокого обучения для классификации

Обучите нейронную сеть для глубокого обучения классификации с помощью Experiment Manager.

Создайте эксперимент глубокого обучения для регрессии

Обучите нейронную сеть для глубокого обучения регрессии с помощью Experiment Manager.

Используйте Experiment Manager, чтобы обучить нейронные сети параллельно

Запустите несколько испытаний эксперимента одновременно.

Оцените эксперименты глубокого обучения при помощи метрических функций

Используйте метрические функции, чтобы оценить результаты эксперимента.

Настройте гиперпараметры эксперимента при помощи байесовой оптимизации

Найдите оптимальные сетевые гиперпараметры и опции обучения для сверточных нейронных сетей.

Используйте байесовую оптимизацию в пользовательских учебных экспериментах

Создайте пользовательские учебные эксперименты, которые используют Байесовую оптимизацию.

Адаптируйте код, сгенерированный в Deep Network Designer для использования в Experiment Manager

Используйте Experiment Manager, чтобы настроить гиперпараметры сети, обученной в Deep Network Designer.

Горячие клавиши для Experiment Manager

Переместитесь по Experiment Manager с помощью только клавиатуру.

Рекомендуемые примеры

Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

Попробуйте несколько предварительно обученных сетей за передачу обучения

Сконфигурируйте эксперимент, который заменяет слои различных предварительно обученных сетей для передачи обучения.

Открытый пример
Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

Экспериментируйте с инициализаторами веса для передачи обучения

Сконфигурируйте эксперимент, который инициализирует веса свертки и полносвязных слоев с помощью различных инициализаторов веса.

Открытый пример
Choose Training Configurations for LSTM Using Bayesian Optimization

Выберите Training Configurations for LSTM Using Bayesian Optimization

Найдите оптимальную архитектуру данных и конфигурации сети для регрессии от последовательности к последовательности с помощью Байесовой оптимизации.

Открытый пример
Run a Custom Training Experiment for Image Comparison

Запустите пользовательский учебный эксперимент для сравнения изображений

Обучите сиамскую сеть, чтобы идентифицировать подобные изображения рукописных символов.

Открытый пример
Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

Используйте Experiment Manager, чтобы обучить порождающие соперничающие сети (GANs)

Создайте пользовательский учебный эксперимент, чтобы сгенерировать изображения цветов.

Открытый пример

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте