이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

심층 네트워크 디자이너

심층 학습 네트워크의 편집 및 생성

설명

심층 네트워크 디자이너 앱을 사용하여 심층 학습 네트워크를 생성, 시각화 및 편집할 수 있습니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 전이 학습을 위해 사전 훈련된 네트워크를 가져와 편집.

  • 네트워크를 가져와서 편집한 후 새 네트워크 생성.

  • 끌어서 놓기를 통해 새 계층을 추가하고 새 연결 만들기.

  • 계층 속성 보기 및 편집.

  • 아키텍처를 올바르게 정의했는지 확인하고 훈련 전에 문제를 파악할 수 있도록 네트워크 분석.

네트워크 설계를 마친 후에는 네트워크를 저장하거나 훈련시킬 수 있는 작업 공간으로 내보낼 수 있습니다.

심층 네트워크 디자이너 앱 열기

  • MATLAB® 툴스트립: 앱(Apps) 탭의 기계 학습 및 심층 학습(Machine Learning and Deep Learning)에서 앱 아이콘을 클릭합니다.

  • MATLAB 명령 프롬프트: deepNetworkDesigner를 입력합니다.

예제

모두 확장

사전 훈련된 간단한 네트워크를 앱에서 살펴보겠습니다.

사전 훈련된 간단한 네트워크를 불러옵니다. 네트워크를 다운로드해야 할 경우에는 다운로드 링크를 사용하십시오.

net = squeezenet

앱을 엽니다.

deepNetworkDesigner

파일(File) 섹션에서 가져오기(Import)를 클릭하고 작업 공간에서 불러올 네트워크를 선택합니다.

플롯을 사용하여 네트워크를 살펴보고 시각화합니다.

사용 가능한 네트워크 목록과 이들을 비교하는 방법은 Pretrained Deep Neural Networks 항목을 참조하십시오.

앱에서 네트워크를 편집하여 전이 학습에 사용할 수 있도록 준비합니다.

사전 훈련된 네트워크를 불러옵니다. 네트워크를 다운로드해야 할 경우에는 다운로드 링크를 사용하십시오.

net = googlenet

앱을 엽니다.

deepNetworkDesigner

파일(File) 섹션에서 가져오기(Import)를 클릭하고 작업 공간에서 불러올 네트워크를 선택합니다. 플롯을 사용하여 네트워크를 살펴보고 시각화합니다.

데이터에서 클래스 개수를 새로 지정하려면 네트워크를 편집하십시오. 새로운 완전 연결 계층을 캔버스에 끌어서 놓은 다음 OutputSize 속성을 새 클래스 개수로 편집합니다. 마지막 완전 연결 계층을 삭제하고 새로 추가한 계층을 대신 연결합니다.

분류 출력 계층을 삭제합니다. 그런 다음 새 분류 출력 계층을 캔버스에 끌어서 놓고 새 분류 출력 계층을 대신 연결합니다. 출력 계층 자동 설정은 훈련 중에 클래스의 개수를 학습하게 됩니다.

네트워크가 훈련 준비가 되었는지 확인하려면 분석(Analyze) 섹션에서 분석(Analyze)을 클릭하십시오.

심층 네트워크 디자이너로 돌아갑니다. 네트워크를 훈련시키기 위해 작업 공간으로 내보내려면 내보내기(Export) 섹션에서 내보내기(Export)를 클릭하십시오.

자세한 내용은 Transfer Learning with Deep Network Designer 항목을 참조하십시오.

계층 속성의 정보 및 편집에 대한 자세한 내용은 계층 페이지를 참조하십시오.

모든 계층 속성에 대한 정의와 도움말을 찾으려면 표 List of Deep Learning Layers에서 계층 이름을 클릭하십시오.

속성을 보고 편집하려면 앱에서 계층을 클릭하십시오.

관련 예제

참고 항목

함수

R2018b에 개발됨