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Ajuster des réseaux neuronaux profonds

Ajuster les options d’apprentissage de manière programmatique et interactive, reprendre l’apprentissage depuis un point de contrôle et analyser des exemples contradictoires

Pour découvrir comment définir des options avec la fonction trainingOptions, veuillez consulter Set Up Parameters and Train Convolutional Neural Network. Après avoir identifié de bonnes options de départ, vous pouvez automatiser le balayage d’hyperparamètres ou essayer l’optimisation bayésienne avec Experiment Manager. Utilisez Experiment Manager pour tester différentes configurations d’apprentissage en même temps, en exécutant vos expérimentations en parallèle, et surveillez vos progrès avec des tracés représentant l’apprentissage.

Catégories

Gérer les expérimentations
Entraîner des réseaux dans diverses conditions initiales, ajuster de manière interactive les options d’apprentissage et évaluer les résultats
Ajustement
Ajustez de manière programmatique des options d’apprentissage, reprendre l’apprentissage depuis un point de contrôle et analyser des exemples contradictoires

Exemples présentés

Resume Training from Checkpoint Network

Resume Training from Checkpoint Network

Save checkpoint networks while training a deep learning network and resume training from a previously saved network.

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Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

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

Depuis R2020a

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Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

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

Depuis R2020a

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Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

Create a custom training experiment to generate images of flowers.

Depuis R2021a

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Detect Issues During Deep Neural Network Training

Detect Issues During Deep Neural Network Training

Automatically detect issues while training a deep neural network.

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