실험 관리자 앱
일련의 하이퍼파라미터 값을 스윕하거나 베이즈 최적화를 사용하여 신경망에 대한 최적의 훈련 옵션을 찾습니다. 내장 함수 trainNetwork
를 사용하거나 사용자 지정 훈련 함수를 정의합니다. 실험을 병렬로 실행하여 여러 훈련 구성을 동시에 테스트합니다. 훈련 플롯을 사용하여 진행 상황을 모니터링합니다. 혼동행렬과 사용자 지정 메트릭 함수를 사용하여 훈련된 신경망을 평가합니다. 정렬 및 필터링을 통해 실험을 미세 조정합니다. 주석을 사용하여 관측한 내용을 기록합니다.
앱
실험 관리자 | 실험을 계획 및 실행하며 딥러닝 신경망을 훈련시키고 비교합니다. |
객체
experiments.Monitor | Update results table and training plots for custom training experiments |
함수
groupSubPlot | Group metrics in experiment training plot |
recordMetrics | Record metric values in experiment results table and training plot |
updateInfo | Update information columns in experiment results table |
도움말 항목
- Create a Deep Learning Experiment for Classification
Train a deep learning network for classification using Experiment Manager.
- Create a Deep Learning Experiment for Regression
Train a deep learning network for regression using Experiment Manager.
- Use Experiment Manager to Train Networks in Parallel
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers.
- Offload Experiments as Batch Jobs to Cluster
Run experiments on a cluster so that you can continue working or close MATLAB® during training.
- Evaluate Deep Learning Experiments by Using Metric Functions
Use metric functions to evaluate the results of an experiment.
- Tune Experiment Hyperparameters by Using Bayesian Optimization
Find optimal network hyperparameters and training options for convolutional neural networks.
- Use Bayesian Optimization in Custom Training Experiments
Create custom training experiments that use Bayesian optimization.
- Generate Experiment Using Deep Network Designer
Use Experiment Manager to tune the hyperparameters of a network trained in Deep Network Designer.
- Keyboard Shortcuts for Experiment Manager
Navigate Experiment Manager using only your keyboard.
문제 해결
Debug Experiments for Deep Learning
Find errors in your experiment setup, metric, and training functions.