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기본 제공 훈련

기본 제공 훈련 함수를 사용하여 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.

앱

심층 신경망 디자이너딥러닝 신경망을 설계하고 시각화합니다

함수

모두 확장

dlnetworkDeep learning neural network (R2019b 이후)
trainingOptions딥러닝 신경망 훈련 옵션
trainnetTrain deep learning neural network (R2023b 이후)
TrainingInfoNeural network training information (R2023b 이후)
showShow training information plot (R2023b 이후)
closeClose training information plot (R2023b 이후)
accuracyMetricDeep learning accuracy metric (R2023b 이후)
aucMetricDeep learning area under ROC curve (AUC) metric (R2023b 이후)
fScoreMetricDeep learning F-score metric (R2023b 이후)
precisionMetricDeep learning precision metric (R2023b 이후)
recallMetricDeep learning recall metric (R2023b 이후)
rmseMetricDeep learning root mean squared error metric (R2023b 이후)
predictCompute deep learning network output for inference (R2019b 이후)
minibatchpredictMini-batched neural network prediction (R2024a 이후)
scores2labelConvert prediction scores to labels (R2024a 이후)
confusionchartCreate confusion matrix chart for classification problem
sortClassesSort classes of confusion matrix chart
classifyAndUpdateState(권장되지 않음) 훈련된 순환 신경망을 사용하여 데이터 분류 및 신경망 상태 업데이트

도움말 항목