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영상에서의 딥러닝

사전 훈련된 신경망을 사용하여 새로운 작업을 빠르게 학습하거나 컨벌루션 신경망을 처음부터 훈련시키기

전이 학습을 사용하여 사전 훈련된 신경망이 제공하는 지식을 활용해 새 데이터의 새 패턴을 학습합니다. 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 훈련시키지 않고도, 수백만 개의 영상을 갖고 있지 않아도, 강력한 GPU 없이도 새 작업을 위한 모델을 빠르게 만들 수 있습니다. 신경망 아키텍처를 정의하고 신경망을 처음부터 훈련시켜 영상 분류 및 회귀 작업을 위한 새 심층 신경망을 만들 수도 있습니다.

trainNetwork 함수 및 trainingOptions 함수를 사용하여 신경망을 훈련시킬 수 있으며, dlnetwork 객체 또는 dlarray 함수를 사용하여 사용자 지정 훈련 루프를 지정할 수도 있습니다.

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 지원되는 GPU 장치가 필요합니다. (지원되는 장치에 대한 자세한 내용은 릴리스별 GPU 지원 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.) trainingOptions 함수를 사용해서 실행 환경을 지정하십시오.

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