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Personalizzazione dei loop di addestramento

Addestrare reti di Deep Learning utilizzando loop di addestramento personalizzati

Se la funzione trainingOptions non fornisce le opzioni di addestramento necessarie per l'attività o se è presente una funzione di perdita non supportata dalla funzione trainnet, è possibile definire un loop di addestramento personalizzato. Per i modelli che non possono essere specificati come reti di livelli, è possibile definire il modello come funzione. Per saperne di più, vedere Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

Funzioni

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dlnetworkDeep learning neural network (Da R2019b)
trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops (Da R2022b)
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (Da R2020b)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (Da R2021a)
dlarrayDeep learning array for customization (Da R2019b)
dlgradientCompute gradients for custom training loops using automatic differentiation (Da R2019b)
dlfevalEvaluate deep learning model for custom training loops (Da R2019b)
crossentropyCross-entropy loss for classification tasks (Da R2019b)
l1lossL1 loss for regression tasks (Da R2021b)
l2lossL2 loss for regression tasks (Da R2021b)
huberHuber loss for regression tasks (Da R2021a)
mseHalf mean squared error (Da R2019b)
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (Da R2021a)

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