이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

심층 학습 조정 및 시각화

훈련 진행 상황 플로팅, 정확도 평가, 예측, 훈련 옵션 조정 및 네트워크가 학습한 특징 시각화

네트워크 정확도 및 손실에 대한 내장된 플롯을 사용하여 심층 학습 훈련 진행 상황을 모니터링합니다. 네트워크 성능을 향상시키기 위해 훈련 옵션을 조정하고 베이즈 최적화를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다. 훈련된 네트워크를 조사하기 위해 네트워크가 학습한 특징을 시각화하고 딥 드림(deep dream) 이미지를 만들 수 있습니다. 새로운 데이터를 사용해 예측하여 훈련된 네트워크를 테스트해 보십시오.

심층 네트워크 디자이너심층 학습 네트워크의 편집 및 생성

함수

모두 확장

analyzeNetwork심층 학습 네트워크 아키텍처 분석
plot신경망 계층 그래프 플로팅
trainingOptions심층 학습 신경망 훈련 옵션
trainNetwork심층 학습을 위해 신경망 훈련
activations컨벌루션 신경망 계층의 활성화 결과 구하기
predict훈련된 심층 학습(딥러닝) 신경망을 사용하여 응답 변수 예측
classify훈련된 심층 학습(딥러닝) 신경망을 사용하여 데이터 분류
predictAndUpdateState훈련된 순환 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 및 신경망 상태 업데이트
classifyAndUpdateState훈련된 순환 신경망을 사용하여 데이터 분류 및 신경망 상태 업데이트
resetState순환 신경망의 상태 재설정
deepDreamImage딥 드림(Deep Dream)을 사용하여 네트워크 특징 시각화
confusionchartCreate confusion matrix chart for classification problem
ConfusionMatrixChart PropertiesConfusion matrix chart appearance and behavior
sortClassesSort classes of confusion matrix chart

도움말 항목

심층 학습을 사용하여 웹캠 이미지 분류하기

이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 이미지를 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.

Set Up Parameters and Train Convolutional Neural Network

Learn how to set up training parameters for a convolutional neural network

심층 학습 훈련 진행 상황 모니터링하기

심층 학습을 위해 네트워크를 훈련시킬 때는 훈련 진행 상황을 모니터링하는 것이 유용한 경우가 종종 있습니다.

컨벌루션 신경망의 활성화 시각화하기

이 예제에서는 컨벌루션 신경망에 이미지를 입력하고 신경망의 여러 계층의 활성화 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다.

컨벌루션 신경망의 특징 시각화하기

이 예제에서는 컨벌루션 신경망이 학습한 특징을 시각화하는 방법을 보여줍니다.

심층 학습 네트워크 훈련 중의 출력값 사용자 지정하기

이 예제에서는 심층 학습 신경망 훈련 중에 각 반복에서 실행되는 출력 함수를 정의하는 방법을 보여줍니다.

Resume Training from Checkpoint Network

Learn how to save checkpoint networks while training a convolutional neural network and resume training from a previously saved network

베이즈 최적화를 사용한 심층 학습

이 예제에서는 심층 학습에 베이즈 최적화를 적용하여 컨벌루션 신경망을 위한 최적의 신경망 파라미터와 훈련 옵션을 찾는 방법을 보여줍니다.

Deep Learning Tips and Tricks

Learn how to improve the accuracy of deep learning networks.

추천 예제