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신경망 아키텍처를 정의하고 신경망을 처음부터 훈련시켜 영상 분류 및 회귀 작업을 위한 새 심층 신경망을 만듭니다. 전이 학습을 사용하여 사전 훈련된 신경망이 제공하는 지식을 활용해 새 데이터의 새 패턴을 학습할 수도 있습니다. 전이 학습을 통해 사전 훈련된 영상 분류 신경망을 미세 조정하는 것이 일반적으로 처음부터 훈련시키는 것보다 훨씬 더 빠르고 쉽습니다. 사전 훈련된 심층 신경망을 사용하면 새로운 신경망을 정의하고 훈련시키거나, 수백만 개의 영상을 갖거나, 강력한 GPU를 가질 필요 없이 새 작업을 빠르게 학습할 수 있습니다.
신경망 아키텍처를 정의한 후에 trainingOptions
함수를 사용하여 훈련 파라미터를 정의해야 합니다. 그런 다음 trainNetwork
를 사용하여 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 훈련된 신경망을 사용하여 클래스 레이블이나 숫자형 응답 변수를 예측합니다.
CPU, GPU, 여러 개의 CPU나 GPU 또는 클러스터나 클라우드에서 병렬로 컨벌루션 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. GPU에서 또는 병렬로 훈련시키려면 Parallel Computing Toolbox™가 필요합니다. GPU를 사용하려면 CUDA® 지원 NVIDIA® GPU(Compute Capability 3.0 이상)가 필요합니다. trainingOptions
함수를 사용해서 실행 환경을 지정하십시오.
심층 신경망 디자이너 | 딥러닝 신경망의 설계, 시각화 및 훈련 |
ConfusionMatrixChart Properties | Confusion matrix chart appearance and behavior |
이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 영상을 분류하는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 영상을 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.
사전 훈련된 딥러닝 신경망이 새로운 영상 분류 작업을 학습하도록 대화형 방식으로 미세 조정합니다.
이 예제에서는 새로운 영상 세트를 분류할 수 있도록 전이 학습을 사용하여 컨벌루션 신경망을 다시 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
이 예제에서는 사전 훈련된 컨벌루션 신경망에서 학습된 영상 특징을 추출한 다음 추출한 특징을 사용하여 영상 분류기를 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Transfer Learning Using Pretrained Network
This example shows how to fine-tune a pretrained GoogLeNet convolutional neural network to perform classification on a new collection of images.
분류, 전이 학습 및 특징 추출을 위해 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 다운로드하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
이 예제에서는 딥러닝 분류용으로 간단한 컨벌루션 신경망을 만들고 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
딥러닝 신경망을 대화형 방식으로 구축하고 편집합니다.
이 예제에서는 컨벌루션 신경망을 사용하여 손으로 쓴 숫자의 회전 각도를 예측하는 회귀 모델을 피팅하는 방법을 보여줍니다.
MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다.
컨벌루션 신경망(ConvNet)에는 어떤 계층이 있는지 그리고 이들 계층이 ConvNet에서 어떤 순서로 나타나는지 알아봅니다.
Generate MATLAB Code from Deep Network Designer
Generate MATLAB code to recreate designing and training a network in Deep Network Designer.
이 예제에서는 잔차 연결을 사용하여 딥러닝 신경망을 만들고 CIFAR-10 데이터에 대해 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Train Network with Numeric Features
This example shows how to create and train a simple neural network for deep learning feature data classification.
Multiple-Input and Multiple-Output Networks
Learn how to define and train deep learning networks with multiple inputs or multiple outputs.
이 예제에서는 생성적 적대 신경망(GAN)을 훈련시켜서 영상을 생성하는 방법을 보여줍니다.
Train Conditional Generative Adversarial Network (CGAN)
This example shows how to train a conditional generative adversarial network to generate images.
Train Fast Style Transfer Network
This example shows how to train a network to transfer the style of an image to a second image.
Image Captioning Using Attention
This example shows how to train a deep learning model for image captioning using attention.
Train Network Using Custom Training Loop
This example shows how to train a network that classifies handwritten digits with a custom learning rate schedule.
Train Network with Multiple Outputs
This example shows how to train a deep learning network with multiple outputs that predict both labels and angles of rotations of handwritten digits.
Train a Siamese Network to Compare Images
This example shows how to train a Siamese network to identify similar images of handwritten characters.
Import Custom Layer into Deep Network Designer
This example shows how to import a custom classification output layer with the sum of squares error (SSE) loss and add it to a pretrained network in Deep Network Designer.
Image-to-Image Regression in Deep Network Designer
This example shows how to use Deep Network Designer to construct and train an image-to-image regression network for super resolution.
사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB의 딥러닝 기능을 알아봅니다.
컨벌루션 신경망의 훈련 파라미터를 설정하는 방법을 알아봅니다.
훈련, 예측 및 분류를 위해 영상의 크기를 조정하는 방법과 데이터 증대, 변환 및 특화된 데이터저장소를 사용하여 영상을 전처리하는 방법을 알아봅니다.
Preprocess Volumes for Deep Learning
Read and preprocess volumetric image and label data for 3-D deep learning.
Learn how to use datastores in deep learning applications.
이 예제에서는 훈련된 분류 신경망을 회귀 신경망으로 변환하는 방법을 보여줍니다.
딥러닝 신경망의 정확도를 높이는 방법을 알아봅니다.
Discover data sets for various deep learning tasks.
Import Data into Deep Network Designer
Import and visualize data in Deep Network Designer.