Main Content

사용자 지정 훈련 루프

사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 딥러닝 신경망 훈련

trainingOptions 함수가 작업에 필요한 훈련 옵션을 제공하지 않거나 사용자 지정한 출력 계층이 필요한 손실 함수를 지원하지 않을 경우에는 사용자 지정 훈련 루프를 정의할 수 있습니다. 계층 그래프를 사용하여 만들 수 없는 신경망의 경우 사용자 지정 신경망을 함수로 정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 훈련 루프, 손실 함수 및 신경망 정의 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

dlnetworkDeep learning network for custom training loops
trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning
padsequencesPad or truncate sequence data to same length
dlarray사용자 지정을 위한 딥러닝 배열
dlgradientCompute gradients for custom training loops using automatic differentiation
dlfevalEvaluate deep learning model for custom training loops
crossentropyCross-entropy loss for classification tasks
l1lossL1 loss for regression tasks
l2lossL2 loss for regression tasks
huberHuber loss for regression tasks
mseHalf mean squared error
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification

도움말 항목