이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.
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 Code Before and After Running Experiments
Diagnose problems in your experiment setup, metric, and training functions.