Caricamento一些蒂

Carica i dati campione come datastore di immagini。La funzioneimageDatastore在卡特尔的基础上，我的想法是自动的。集合数据连续10类想象集合数据格式为28x28x1像素。

digitDatasetPath = fullfile (matlabroot,“工具箱”，“nnet”，“nndemos”，.．.“nndatasets”，“DigitDataset”）;imd = imageDatastore (digitDatasetPath,.．.“IncludeSubfolders”,真的,.．.“LabelSource”，“foldernames”）;

Apri深度网络设计。创建一个页面，输入一个可视化数据，一个深度网络设计器。

deepNetworkDesigner

每创造一个全新的世界，用我们的生活和生活空白的网络(网)e fai clic su新(四星)。

根据importare il database delle immagini, seleziona la schedule数据(数据)e fai clic su导入数据>导入图像数据(Importare dati > Importare i dati delle immagini)。Seleziona洛桑国际管理发展学院Come sorgente dei dati。我们有30%的数据，我们有30%的数据，我们有30%的数据，我们有30%的数据。我在我的休闲礼服里，我在我的婚礼上随机化(Randomizzare)。

重要数据，重要数据进口(Importare)。

建筑设计的定义

Nel pannello设计师建筑学的定义，神经网的卷积。特拉西娜·莱弗利·达拉层的图书馆(Libreria livelli) e collegali。在美国，在意大利，在意大利，在意大利过滤层(livelli滤镜)nel pannello层的图书馆．每修改一下proprietà我的生活，我的生活，我的生活，我的生活，我的生活属性(Proprieta)。

collea i livelli in quest 'ordine:

深度学习(Deep Learning深度学习层列表．

Addestramento德拉网

特殊的，我的，我的，我的。

所以Nella scheda培训(Addestramento)， fai clic su培训方案(Opzioni di addestramento)。按照我的意思，我的新时代，我的新时代，我的新时代，我的新时代。这是我的幻觉，我的幻觉，我的幻觉关闭(Chiudi)。我知道了，我知道了，我知道了参数设置与卷积神经网络训练．

这就是我们的大脑火车(Addestrare)。

我的精确è我的完美，我的完美，我的完美。在questo caso, oltre il 97%的礼仪，predette, corrisponde, alle礼仪，vere, del, set, di, convalida。

每个esportare la rete addestrata sul workspace, neella schedule培训fai clic苏出口(Esportare)。

每一个连续的深度学习si può提供了一个可利用的方法，每一个可预先处理的方法attività。新问题，分类，数据，想象，迁移学习。广告esempio vedere这是迁移学习的一种应用．Per saperne di più sulle reti preaddestrate, vedere预训练深度神经网络．