学習済みモデルの保存と利用について

6つの特徴量から1つのスコアを返すモデルをニューラルネットフィッティング（アプリ）を用いて構築しました。

検出精度の良かった学習済みモデルを保存し、スコア未知のデータに適用させたいのですが、①学習済みモデルの保存と②保存モデルの呼び出しはどのようにできますか？操作手順が詳細に記載されているリンクをご教示ください。

Matlabを使い始めたばかりで初歩的な質問で恐縮ですがよろしくお願いいたします。

Answer 1

[Kojiro Saito]

ドキュメントで近いものだと「浅層ニューラル ネットワークによるデータの当てはめ」の「ネットワークのエクスポート」あたりになりますが、回答は以下のとおりになります。

①学習済みモデルの保存

ニューラル ネットフィッティングアプリから、学習済みのモデルを「エクスポート」→「ワークスペースにエクスポート」でエクスポートします。

ワークスペースにresultsという変数名で出力され、NetworkとTrainingResultsの2つのフィールドがあります。

後で再利用できるようにmatファイルで保存します。

save('results.mat', 'results')

②保存モデルの呼び出し

①で保存したmatファイルを読み込みます。

save('results.mat')

このresults.Networkに学習済みモデルになります。

新しいデータを読み込み、モデルに適用します。

load bodyfat_dataset % 新しいデータの読み込み
[x,t] = bodyfat_dataset; % 新しいデータの変数への格納
tOutput = results.Network(x); % % 新しいデータへのモデルの適用

results.Networkが長ければ短い変数名(下記ではnet)に割り当てても使えます。

 net = results.Network;
 tOutput = net(x);