实验管理器App
在多个初始条件下训练网络，交互式地调整训练选项，并评估结果
通过扫描超参数值范围或使用贝叶斯优化来寻找神经网络的最佳训练选项。使用内置函数trainNetwork或者定义您自己的自定义训练函数。通过并行运行你的实验，在同一时间测试不同的训练配置。通过使用训练图来监控你的进度。使用混淆矩阵和自定义度量函数来评估训练过的网络。通过分类和筛选来改进你的实验。使用注释来记录你的观察。
应用程序
| 实验管理器 | 设计和运行实验来训练和比较深度学习网络 |
对象
实验。监控 |
更新自定义训练实验的结果表和训练图 |
功能
groupSubPlot |
将实验训练图中的指标分组 |
recordMetrics |
将测量值记录在实验结果表和训练图中 |
updateInfo |
更新实验结果表中的信息列 |
主题
- 创建一个分类的深度学习实验
使用实验管理器训练深度学习网络进行分类。
- 为回归创建一个深度学习实验
使用实验管理器训练回归的深度学习网络。
- 使用实验管理器并行训练网络
在多个工人身上同时进行多个试验或一次进行一个试验。
- 将实验作为批处理作业卸载到集群
在集群上运行实验，以便您可以继续工作或关闭MATLAB®在培训。
- 用度量函数评价深度学习实验
用度量函数来评价实验结果。
- 用贝叶斯优化优化实验超参数
寻找卷积神经网络的最优网络超参数和训练选项。
- 贝叶斯优化在自定义训练实验中的应用
创建使用贝叶斯优化的定制训练实验。
- 使用深度网络设计器生成实验
使用实验管理器调优在深度网络设计器中训练的网络的超参数。
- 实验管理器的键盘快捷键
只使用键盘导航实验管理器。
故障排除
找出你的实验设置、度量和训练函数中的错误。
特色的例子
您也可以从以下列表中选择网站: