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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 neural network (R2019b 이후)
trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops (R2022b 이후)
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (R2020b 이후)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (R2021a 이후)
dlarray사용자 지정을 위한 딥러닝 배열 (R2019b 이후)
dlgradientCompute gradients for custom training loops using automatic differentiation (R2019b 이후)
dlfevalEvaluate deep learning model for custom training loops (R2019b 이후)
crossentropyCross-entropy loss for classification tasks (R2019b 이후)
l1lossL1 loss for regression tasks (R2021b 이후)
l2lossL2 loss for regression tasks (R2021b 이후)
huberHuber loss for regression tasks (R2021a 이후)
mse평균 제곱 오차의 절반 (R2019b 이후)
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 이후)

도움말 항목