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딥러닝 실험

다양한 초기 조건하에서 신경망 훈련, 훈련 옵션을 대화형 방식으로 조정, 결과 평가

일련의 하이퍼파라미터 값을 스윕하거나 베이즈 최적화를 사용하여 신경망에 대한 최적의 훈련 옵션을 찾습니다. 내장 함수 trainNetwork를 사용하거나 사용자 지정 훈련 함수를 정의합니다. 실험을 병렬로 실행하여 여러 훈련 구성을 동시에 테스트합니다. 훈련 플롯을 사용하여 진행 상황을 모니터링합니다. 정오분류표와 사용자 지정 메트릭 함수를 사용하여 훈련된 신경망을 평가합니다. 정렬 및 필터링을 통해 실험을 미세 조정합니다. 주석을 사용하여 관측한 내용을 기록합니다.

실험 관리자실험을 계획 및 실행하며 딥러닝 신경망을 훈련시키고 비교합니다.

객체

experiments.MonitorUpdate results table and training plots for custom training experiments

함수

groupSubPlotGroup metrics in experiment training plot
recordMetricsRecord metric values in experiment results table and training plot
updateInfoUpdate 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 trials of an experiment at the same time.

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.

Adapt Code Generated in Deep Network Designer for Use in Experiment Manager

Use Experiment Manager to tune the hyperparameters of a network trained in Deep Network Designer.

추천 예제