사전 훈련된 내장 신경망

사전 훈련된 내장 신경망을 불러와 전이 학습 수행

Deep Learning Toolbox™는 전이 학습에 적합한 사전 훈련된 여러 신경망을 제공합니다. 전이 학습은 사전 훈련된 딥러닝 신경망이 새로운 작업을 학습하도록 미세 조정하는 과정입니다. 전이 학습을 사용하는 것은 신경망을 처음부터 훈련시키는 것보다 일반적으로 더 빠르고 쉽습니다. 학습된 특징을 보다 적은 양의 데이터를 사용하여 새로운 작업으로 빠르게 전이할 수 있습니다. 사용 가능한 사전 훈련된 신경망을 살펴보려면 심층 신경망 디자이너를 사용하십시오. 자세한 내용은 사전 훈련된 심층 신경망 항목을 참조하십시오.

앱

심층 신경망 디자이너

딥러닝 신경망을 설계하고 시각화합니다

함수

imagePretrainedNetwork Pretrained neural network for images (R2024a 이후)

도움말 항목

딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기
이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 영상을 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.
Retrain Neural Network to Classify New Images
This example shows how to retrain a pretrained SqueezeNet neural network to perform classification on a new collection of images.
새로운 영상을 분류하도록 딥러닝 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 새로운 영상 세트를 분류할 수 있도록 전이 학습을 사용하여 컨벌루션 신경망을 다시 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
사전 훈련된 심층 신경망
분류, 전이 학습 및 특징 추출을 위해 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 다운로드하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
MATLAB의 딥러닝
사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB^®의 딥러닝 기능을 알아봅니다.
딥러닝 팁과 요령
딥러닝 신경망의 정확도를 높이는 방법을 알아봅니다.

추천 예제

GoogLeNet을 사용하여 영상 분류하기

이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 영상을 분류하는 방법을 보여줍니다.

라이브 스크립트 열기

심층 신경망 디자이너를 사용하는 전이 학습을 위해 신경망 준비하기

사전 훈련된 딥러닝 신경망이 새로운 영상 분류 작업을 학습하도록 대화형 방식으로 미세 조정합니다.

라이브 스크립트 열기

사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상 특징 추출하기

이 예제에서는 사전 훈련된 컨벌루션 신경망에서 학습된 영상 특징을 추출한 다음 추출한 특징을 사용하여 영상 분류기를 훈련시키는 방법을 보여줍니다. 특징 추출은 사전 훈련된 심층 신경망의 강력한 표현 기능을 가장 쉽고 빠르게 사용하는 방법입니다. 예를 들어, 추출된 특징에 대해 fitcecoc(Statistics and Machine Learning Toolbox™)를 사용하여 서포트 벡터 머신(SVM)을 훈련시킬 수 있습니다. 특징 추출은 데이터를 한 번만 통과하면 되기 때문에 신경망 훈련을 가속할 GPU가 없을 때 시도할 수 있는 좋은 출발점이 됩니다.