Entrenamiento integrado
Después de definir la arquitectura de red, podrá definir los parámetros de entrenamiento con la función trainingOptions
. Luego, podrá entrenar la red con trainNetwork
. Utilice la red entrenada para predecir etiquetas de clase o respuestas numéricas.
Puede entrenar una red neuronal en una CPU, una GPU, varias CPU o GPU, o en paralelo en un cluster o en la nube. Para entrenar una red en una GPU o en paralelo, es necesario utilizar Parallel Computing Toolbox™. Para usar una GPU, es necesario contar con un dispositivo con GPU compatible (para obtener información sobre los dispositivos compatibles, consulte GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox)). Especifique el entorno de ejecución con la función trainingOptions
.
Apps
Deep Network Designer | Diseñar, visualizar y entrenar redes de deep learning |
Funciones
Temas
Entrenamiento de aplicaciones
- Train Networks Using Deep Network Designer
Interactively train deep learning networks in Deep Network Designer. - Import Data into Deep Network Designer
Import and visualize data in Deep Network Designer.
Entrenamiento desde la línea de comandos
- Crear una red neuronal de deep learning sencilla para clasificación
Este ejemplo muestra cómo crear y entrenar una red neuronal convolucional sencilla para la clasificación mediante deep learning. - Entrenar una red neuronal convolucional para regresión
Este ejemplo muestra cómo ajustar un modelo de regresión mediante redes neuronales convolucionales para predecir los ángulos de rotación de dígitos manuscritos. - Set Up Parameters and Train Convolutional Neural Network
Learn how to set up training parameters for a convolutional neural network. - Deep learning en MATLAB
Descubra las prestaciones de deep learning en MATLAB® utilizando redes neuronales convolucionales para clasificación y regresión, incluidas redes preentrenadas y transferencia del aprendizaje, así como entrenamiento en unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades CPU, clusters y nubes. - Deep Learning Tips and Tricks
Learn how to improve the accuracy of deep learning networks. - Data Sets for Deep Learning
Discover data sets for various deep learning tasks.