기본 제공 훈련

기본 제공 훈련 함수를 사용하여 영상 데이터를 위한 딥러닝 신경망 훈련

신경망 아키텍처를 정의한 후에 trainingOptions 함수를 사용하여 훈련 파라미터를 정의할 수 있습니다. 그런 다음 trainnet 함수를 사용하여 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 훈련된 신경망을 사용하여 클래스 레이블이나 숫자형 응답 변수를 예측합니다.

한 개의 CPU, 한 개의 GPU, 여러 개의 CPU나 GPU, 또는 클러스터나 클라우드에서 병렬로 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. GPU에서 또는 병렬로 훈련시키려면 Parallel Computing Toolbox™가 필요합니다. GPU를 사용하려면 지원되는 GPU 장치가 필요합니다. (지원되는 장치에 대한 자세한 내용은 GPU 연산 요구 사항 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.) trainingOptions 함수를 사용해서 실행 환경을 지정하십시오.

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심층 신경망 디자이너

딥러닝 신경망을 설계하고 시각화합니다

함수

모두 확장

신경망 훈련시키기

`trainingOptions`	딥러닝 신경망 훈련 옵션
`trainnet`	Train deep learning neural network (R2023b 이후)
`analyzeNetwork`	딥러닝 신경망 아키텍처 분석

예측

`predict`	Compute deep learning network output for inference (R2019b 이후)
`minibatchpredict`	Mini-batched neural network prediction (R2024a 이후)
`scores2label`	Convert prediction scores to labels (R2024a 이후)
`confusionchart`	Create confusion matrix chart for classification problem
`sortClasses`	Sort classes of confusion matrix chart

도움말 항목

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