Créer et entraîner des réseaux

Créer des réseaux neuronaux profonds pour des images et les entraîner à partir de zéro

Créez de nouveaux réseaux profonds pour des tâches de classification et de régression sur des images en définissant l’architecture du réseau et en entraînant le réseau à partir de zéro.

Après avoir défini l’architecture du réseau, vous pouvez définir des paramètres d’apprentissage avec la fonction trainingOptions. Vous pouvez ensuite entraîner le réseau avec la fonction trainnet. Utilisez le réseau entraîné pour prédire des étiquettes de classe ou des réponses numériques. Si la fonction trainingOptions ne propose pas les options d’apprentissage dont vous avez besoin pour votre tâche ou que les couches de sortie personnalisées ne supportent pas les fonctions de perte dont vous avez besoin, vous pouvez définir une boucle d’apprentissage personnalisée.

Vous pouvez entraîner un réseau de neurones sur un CPU, un GPU, plusieurs CPU ou GPU ou bien en parallèle sur un cluster ou dans le cloud. L’apprentissage sur un GPU ou en parallèle nécessite Parallel Computing Toolbox™. L’utilisation d’un GPU nécessite un dispositif GPU supporté (pour plus d'information sur les dispositifs supportés, veuillez consulter GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox)). Spécifiez l’environnement d’exécution avec la fonction trainingOptions.