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심층 신경망 디자이너를 사용하여 신경망 구축하기

심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 딥러닝 신경망을 대화형 방식으로 구축하고 편집합니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 신경망 가져오기 및 편집하기.

  • 처음부터 새 신경망 구축하기.

  • 끌어서 놓기를 통해 새 계층을 추가하고 새 연결 만들기.

  • 계층 속성 보기 및 편집.

  • MATLAB® 코드를 생성하여 신경망 아키텍처 만들기.

사전 훈련된 신경망으로 시작하여 전이 학습을 통해 이를 미세 조정하는 것이 신경망을 처음부터 훈련시키는 것보다 일반적으로 훨씬 빠르고 쉽습니다. 사전 훈련된 신경망을 사용하여 전이 학습을 수행하는 방법을 보여주는 예제는 심층 신경망 디자이너를 사용한 전이 학습 항목을 참조하십시오.

앱을 열고 신경망 가져오기

심층 신경망 디자이너를 열려면 탭의 머신러닝 및 딥러닝에서 앱 아이콘을 클릭합니다. 또는 명령줄에서 앱을 열 수도 있습니다.

deepNetworkDesigner

기존 사전 훈련된 신경망을 수정하거나 복사하기 위해 시작 페이지에서 사전 훈련된 신경망을 선택할 수 있습니다.

디자이너 탭에서 새로 만들기를 클릭하여 작업 공간에서 신경망을 불러오거나 사전 훈련된 신경망을 선택하거나 신경망을 처음부터 구축할 수도 있습니다. 심층 신경망 디자이너에 전체 신경망의 축소된 형태가 표시됩니다.

앱에서 원하는 내장 계층을 사용하여 신경망을 구축할 수 있습니다. 또한 명령줄에서 사용자 지정 계층을 만들고 앱으로 신경망을 가져와서 사용자 지정 계층으로 작업할 수도 있습니다. 사용 가능한 계층과 사용자 지정 계층의 예는 딥러닝 계층 목록 항목을 참조하십시오.

심층 신경망 디자이너의 디자이너 창은 신경망을 생성, 편집 및 분석하는 곳입니다.

신경망 만들고 편집하기

계층 라이브러리에서 블록을 끌어서 연결하여 신경망을 조합합니다. 한 번에 여러 개의 계층 블록으로 작업할 수 있습니다. 여러 개의 계층을 선택한 다음 복사하여 붙여넣거나 삭제합니다.

계층 속성을 보고 편집하려면 계층을 선택하십시오. 계층 속성에 대한 자세한 정보를 보려면 계층 이름 옆에 있는 도움말 아이콘을 클릭하십시오.

모든 계층 속성에 대한 정보를 보려면 딥러닝 계층 목록 페이지의 표에서 계층 이름을 클릭하십시오.

적합한 신경망 아키텍처를 선택하기 위한 팁을 보려면 딥러닝 팁과 요령 항목을 참조하십시오.

계층 블록을 만들어서 유닛을 반복적으로 복사하고 연결하는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 계층 블록을 사용하여 컨벌루션 계층, 배치 정규화 계층, ReLU 계층을 묶어 여러 복사본을 만들 수 있습니다. 사전 훈련된 신경망의 끝에 계층을 추가하여 신경망의 심도를 높일 수 있습니다. 또는 작은 입력 영상으로 작업하는 경우에는 사전 훈련된 신경망을 편집하여 단순화할 수 있습니다. 예를 들어, GoogLeNet 신경망에서 인셉션 모듈과 같은 계층 유닛을 삭제하여 보다 단순한 신경망을 만들 수 있습니다.

신경망 확인하기

신경망을 확인하고 계층을 더 자세히 살펴보려면 디자이너 탭에서 분석을 클릭하십시오. 신경망에서 크기 불일치를 해결하는 데 도움이 되도록 문제를 검사하고 계층 속성을 검토합니다. 심층 신경망 디자이너로 돌아가서 계층을 편집한 다음 다시 분석을 클릭하여 결과를 확인합니다. 딥러닝 신경망 분석기에 보고되는 오류가 없으면 편집한 신경망이 훈련시킬 준비가 된 것입니다.

심층 신경망 디자이너를 사용하여 신경망 훈련시키기

심층 신경망 디자이너를 사용하여 영상 분류 문제에 대해 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 데이터 탭에서 데이터 가져오기를 클릭하여 신경망을 훈련시키려는 영상 데이터를 선택합니다.

데이터를 가져온 후에는 훈련 탭에서 훈련을 클릭합니다. 심층 신경망 디자이너는 생성된 신경망을 디자이너 창에 복사한 다음 이 신경망을 훈련시킵니다. 훈련을 보다 세부적으로 제어하려면 훈련 옵션을 클릭하여 훈련 옵션을 수정하십시오. 데이터를 가져오고 심층 신경망 디자이너에서 생성한 신경망을 훈련시키는 방법에 대한 자세한 내용은 심층 신경망 디자이너를 사용한 전이 학습 항목을 참조하십시오.

심층 신경망 디자이너는 영상 분류 신경망을 훈련시킬 수 있습니다. 신경망을 내보내고 시퀀스 분류 문제에 대해 훈련시키는 방법을 보여주는 예제는 Create Simple Sequence Classification Network Using Deep Network Designer 항목을 참조하십시오.

신경망 내보내기

훈련되지 않은 신경망을 훈련을 위해 작업 공간으로 내보내려면 디자이너 탭에서 내보내기를 클릭하십시오. 심층 신경망 디자이너 앱이 편집된 신경망 계층을 포함하는 새 변수로 신경망을 내보냅니다. 내보내기가 완료되면 trainNetwork 함수에 계층 변수를 입력할 수 있습니다.

이 예제에서는 앱에서 내보낸 계층이 lgraph_1이고 영상은 증대 영상 데이터저장소 images에 있으며 options는 훈련 옵션을 포함한다고 가정합니다. 신경망을 훈련시키려면 다음과 같이 입력하십시오.

trainedNet = trainNetwork(images,lgraph_1,options)

훈련 옵션을 설정하고 훈련된 신경망의 정확도를 평가하는 방법을 보여주는 명령줄 예제는 간단한 분류용 딥러닝 신경망 만들기 또는 영상 분류를 위해 잔차 신경망 훈련시키기 항목을 참조하십시오.

훈련된 신경망을 작업 공간으로 내보내려면 훈련 탭에서 내보내기를 클릭하십시오. 내보낸 신경망은 심층 신경망 디자이너로 훈련된 가중치가 적용된 계층을 갖습니다.

MATLAB 코드 생성하기

심층 신경망 디자이너를 사용하여, 앱에서 수행된 신경망 생성 및 훈련을 다시 만들어 주는 MATLAB 코드를 생성할 수 있습니다.

신경망 아키텍처를 다시 만드는 MATLAB 코드를 생성하는 방법을 보여주는 예제는 Generate MATLAB Code to Recreate Network Layers 항목을 참조하십시오.

신경망 아키텍처 및 신경망 훈련을 다시 만드는 MATLAB 코드를 생성하는 방법을 보여주는 예제는 Generate MATLAB Code to Train Network 항목을 참조하십시오.

참고 항목

관련 항목