爱斯特拉齐奥，我的天，我的天

Nel workspace, decomprimi i dati。

解压缩(“MerchData.zip”）;

Selezione di una rete preaddestrata

Apri深度网络设计。

deepNetworkDesigner

Carica una rete GoogLeNet preaddestrata selezionandola dalla pagina di avvio di Deep Network Designer。每一个scaricare la rete, fai clic su安装每个aprire Add-On Explorer。

深度网络设计可视化una vista ridotta dell 'intera rete。画幅和画幅。在我想象的世界里，美国是一个组合Ctrl+ rotellina di scorrimento。

漫画del set di dati

每个漫画我的数据在深度网络设计，内拉安排数据(Dati)， fai clic su导入数据>导入图像数据(Importare i dati > Importare i dati delle immagini)。这是我的生活，我的对话，我的重要，我的数据，我的想象。

内尔'elenco数据源Sorgente group(蒂),seleziona文件夹(Cartella)。Fai clic苏浏览(Sfoglia) e seleziona la cartella MerchData estratta。

我想说的是，我想说的是，我想说的是，我想说的是，我想说的是，我想说的是。用70%的水和30%的水。

这是一种特殊的操作方式，我想知道。每一种口味，都有一种随意的口味，一种随意的口味[-90,90度]和一种随意的口味[1,2]。

Fai clic苏进口每个导入数据在深度网络设计器。

利用深度网络设计器è可能的ispezionare visivamente la分布，dei dati di addestramento e di convalida neella调度数据(蒂)。Si può osservare che in questo esempio sono presenti cinque el el di dati。这是我所有的奶酪和干酪。

Durante l 'addestramento，深度网络设计师。根据visualizzare le dimensional di input della rete, nella schedule设计师， fai clic suimageInputLayer．量纲输入，输入，输出，输出，224x224。

迁移学习的修改

每一个人都有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法。在GoogLeNet中，“我的生活是这样的”“loss3-classifier”e“输出”．

所以Nella scheda设计师， trascina UN nuovofullyConnectedLayerdalla层的图书馆(Libreria livelli) sull 'area di disegno。ImpostaOutputSize我的数字，我的类别，我的新事物，我的数据，我的上帝5．

修改一下吧velocità我的徒弟，我的小弟弟，我的小弟弟，我的小弟弟，我的小弟弟，我的小弟弟。ImpostaWeightLearnRateFactoreBiasLearnRateFactor苏10．艾里米娜，我的终极，我的全部，我的学院，我的新生，我的新生。

sotituisci il livello di output。Scorri fino在fondo真主安拉层的图书馆E trascina UN nuovoclassificationLayer黄化'area di disegno。Elimina il livello输出原汁原味的大学。

Verifica德拉网

这是一种令人兴奋的现象分析(Analizzare)。La rete è pronta all 'addestramento se深度学习网络分析仪riscontra零错误。

Addestramento德拉网

每一个预定的地点，每一个预定的地点，每一个预定的地点培训(Addestramento)， fai clic su火车(Addestrare)。

每一个人都有自己的权利培训方案(Opzioni di addestramto)这是一个不存在的东西。Le opzioni di addestramento prededefined sono più adatte ai grandi set di dati。根据微型集合的数据，利用量程小量程小量程小量程小量程，频率小量程。这是我的秘密，我的秘密，我的秘密，我的秘密trainingOptions．

每questo esempio, impostaInitialLearnRate苏0.0001，ValidationFrequency苏5eMaxEpochs苏8．Dato che sono presenti 55 osservazioni, impostaMiniBatchSize苏11每一个人，我的数据，在我的统一的票价sì在我的中间，我的数据，利用，一个伟大的时代。

每一个人都有自己的想法，有自己的想法关闭(Chiudi) e poi su火车(Addestrare)。

深度网络设计器的可视化监控进程。È可能的修改，我的看法，我的观点，我的观点，我的观点，我的观点。

Esportazione dei risultati dell 'addestramento

这是我的胜利，我的胜利，我的计划培训(Addestramento) seleziona出口>导出培训网络和结果(Esportare > Esportare la rete addestrata e i risultati)。深度网络设计师esporta la rete addestrata来变量trainedNetwork_1信息相对而言，所有的压力都是可变的trainInfoStruct_1．

È一种可能的一般代码，MATLAB, ricrea, rete, le opzioni, addestremen，利用。所以Nella scheda培训(Addestramento) seleziona出口>生成培训代码(Esportare > Generare codice per addestramento)。

Test della rete addestrata

我是新生的，我是有分类的，我是有记忆的。

我= imread (“MerchDataTest.jpg”）;

我的想象测试每一个输入的维度。

I = imresize(I， [224 224]);

想象的分类，试验的用途，还有其他的。

(YPred,聚合氯化铝)= (trainedNetwork_1, I)进行分类;imshow(I) label = YPred;标题(string(标签)+”、“+ num2str(100 *马克斯(聚合氯化铝),3)+“%”）;

我知道了，我知道了，我知道了深层网络设计师．