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심층 신경망 조정하기

프로그래밍 방식과 대화형 방식으로 훈련 옵션 조정, 검사 지점에서 훈련 재개, 적대적 표본 조사

trainingOptions 함수를 사용하여 옵션을 설정하는 방법은 파라미터를 설정하고 컨벌루션 신경망 훈련시키기 항목을 참조하십시오. 유용한 시작 옵션을 식별한 후에는 하이퍼파라미터의 스윕을 자동화하거나 실험 관리자를 사용하여 베이즈 최적화를 시도할 수 있습니다. 실험 관리자를 사용하여 실험을 병렬로 실행하여 여러 훈련 구성을 동시에 테스트하고 훈련 플롯을 사용하여 진행 상황을 모니터링합니다.

카테고리

실험 관리하기
여러 초기 조건하에서 신경망 훈련, 훈련 옵션을 대화형 방식으로 조정, 결과 평가
조정
프로그래밍 방식으로 훈련 옵션 조정, 검사 지점에서 훈련 재개, 적대적 표본 조사

추천 예제

검사 지점 신경망에서 훈련 재개하기

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이 예제에서는 딥러닝 신경망을 훈련시킬 때 검사 지점 신경망을 저장하고 이전에 저장한 신경망에서 훈련을 재개하는 방법을 보여줍니다.

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Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

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Configure an experiment that replaces layers of different pretrained networks for transfer learning.

R2020a 이후

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Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

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Configure an experiment that initializes the weights of convolution and fully connected layers using different weight initializers.

R2020a 이후

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Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

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Create a custom training experiment to generate images of flowers.

R2021a 이후

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Detect Issues During Deep Neural Network Training

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Automatically detect issues while training a deep neural network.

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