Exponenta Banner

Настройка и визуализация глубокого обучения

В интерактивном режиме создайте и обучите нейронные сети, справьтесь с экспериментами, постройте процесс обучения, оцените точность, объясните предсказания, опции обучения мелодии, и визуализируйте функции, изученные сетью

Используйте Deep Network Designer, чтобы в интерактивном режиме создать, визуализировать, отредактировать, и обучить нейронную сеть для глубокого обучения. Настройте опции обучения и улучшайте производительность сети широкими гиперпараметрами или использование Байесовой оптимизации. Используйте Experiment Manager, чтобы справиться с экспериментами глубокого обучения, которые обучают нейронные сети под различными начальными условиями и сравнивают результаты. Контролируйте процесс обучения с помощью встроенных графиков сетевой точности и потери. Заниматься расследованиями обучило нейронные сети, можно использовать методы визуализации, такие как CAM градиента, чувствительность поглощения газов, LIME, и глубоко мечтать. Можно также исследовать сетевую робастность с помощью соперничающих примеров и протестировать обучивший сеть путем создания предсказаний с помощью новых данных.

Часто просматриваемые темы
  • Приложение Deep Network Designer
    В интерактивном режиме создайте и обучите нейронные сети для глубокого обучения
  • Приложение Experiment Manager
    Обучите нейронные сети под несколькими начальными условиями, в интерактивном режиме настройте опции обучения и оцените свои результаты
  • Настройка глубокого обучения
    Программно настройте опции обучения, возобновите обучение с контрольной точки и исследуйте соперничающие примеры
  • Визуализация глубокого обучения
    Постройте процесс обучения, оцените точность, объясните предсказания и визуализируйте функции, изученные сетью

Рекомендуемые примеры

Classify Webcam Images Using Deep Learning

Классифицируйте изображения веб-камеры Используя глубокое обучение

Классифицируйте изображения от веб-камеры в режиме реального времени с помощью предварительно обученной глубокой сверточной нейронной сети GoogLeNet.

Открыть скрипт
Transfer Learning with Deep Network Designer

Передача обучения с Deep Network Designer

В интерактивном режиме подстройте предварительно обученную нейронную сеть для глубокого обучения, чтобы изучить новую задачу классификации изображений.

Скрипт Open Live Script
Understand Network Predictions Using LIME

Изучите сетевые предсказания Используя LIME

Используйте локально поддающиеся толкованию объяснения модели агностические (LIME), чтобы изучить, почему глубокая нейронная сеть принимает решение классификации.

Скрипт Open Live Script
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
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
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