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심층 신경망 디자이너
딥러닝 신경망의 설계, 시각화 및 훈련
설명
심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 딥러닝 신경망을 구축, 시각화, 편집 및 훈련시킬 수 있습니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
신경망 구축, 가져오기, 편집 및 결합.
전이 학습을 위해 사전 훈련된 신경망을 불러와 편집.
계층 속성 보기 및 편집, 새로운 계층과 연결 추가.
신경망 아키텍처를 올바르게 정의했는지 확인하고 훈련 전에 문제를 파악할 수 있도록 신경망 분석.
훈련 및 검증을 위해 데이터저장소 및 영상 데이터 가져오기 및 시각화.
영상 분류 훈련 데이터에 증대 적용, 클래스 레이블의 분포 시각화.
정확도, 손실 및 검증 메트릭으로 구성된 플롯을 사용하여 신경망 훈련 및 훈련 모니터링.
훈련된 신경망을 작업 공간 또는 Simulink®로 내보내기.
신경망 구축과 훈련을 위한 MATLAB® 코드를 생성하고 실험 관리자를 사용하여 하이퍼파라미터 조정을 위한 실험 생성.
심층 신경망 디자이너 앱 열기
MATLAB 툴스트립: 앱 탭의 머신러닝 및 딥러닝에서 앱 아이콘을 클릭합니다.
MATLAB 명령 프롬프트:
deepNetworkDesigner
를 입력합니다.
예제
관련 예제
- 심층 신경망 디자이너를 사용한 전이 학습
- 심층 신경망 디자이너를 사용하여 신경망 구축하기
- Import Data into Deep Network Designer
- Train Networks Using Deep Network Designer
- 심층 신경망 디자이너를 사용하여 시계열을 전망하는 신경망 훈련시키기
- Train Simple Semantic Segmentation Network in Deep Network Designer
- Image-to-Image Regression in Deep Network Designer
- Transfer Learning with Pretrained Audio Networks in Deep Network Designer
- Import Custom Layer into Deep Network Designer
- Generate MATLAB Code from Deep Network Designer
- Export Image Classification Network from Deep Network Designer to Simulink
- Generate Experiment Using Deep Network Designer
- View Autogenerated Custom Layers Using Deep Network Designer
- 딥러닝 계층 목록
프로그래밍 방식으로 사용
팁
여러 신경망을 훈련시키고 결과를 비교하려면 실험 관리자를 사용해 보십시오. 심층 신경망 디자이너를 사용하여 실험 관리자에 적합한 실험을 만들 수 있습니다.
버전 내역
R2018b에 개발됨