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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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Personalizzazione dei loop di addestramento

`dlnetwork`	Deep learning neural network
`trainingProgressMonitor`	Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops (Da R2022b)
`minibatchqueue`	Create mini-batches for deep learning (Da R2020b)
`padsequences`	Pad or truncate sequence data to same length (Da R2021a)
`dlarray`	Deep learning array for customization
`dlgradient`	Compute gradients for custom training loops using automatic differentiation
`dlfeval`	Evaluate deep learning model for custom training loops

Operazioni di perdita

`crossentropy`	Cross-entropy loss for classification tasks
`l1loss`	L₁ loss for regression tasks (Da R2021b)
`l2loss`	L₂ loss for regression tasks (Da R2021b)
`huber`	Huber loss for regression tasks (Da R2021a)
`mse`	Half mean squared error
`ctc`	Connectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (Da R2021a)

Argomenti

Train Network Using Custom Training Loop
This example shows how to train a network that classifies handwritten digits with a custom learning rate schedule.
Train Sequence Classification Network Using Custom Training Loop
This example shows how to train a network that classifies sequences with a custom learning rate schedule.
Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks
Learn how to define and customize deep learning training loops, loss functions, and models.
Specify Training Options in Custom Training Loop
Learn how to specify common training options in a custom training loop.
Monitor Custom Training Loop Progress
Track and plot custom training loop progress.
Detect Issues During Deep Neural Network Training
This example shows how to automatically detect issues while training a deep neural network.
Speed Up Deep Neural Network Training
Learn how to accelerate deep neural network training.