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Entrenamiento integrado

Entrene redes de deep learning con datos de imágenes usando funciones de entrenamiento integradas

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 DesignerDiseñar, visualizar y entrenar redes de deep learning

Funciones

expandir todo

trainingOptionsOpciones para entrenar una red neuronal de deep learning
trainNetworkEntrenar redes neuronales de deep learning
analyzeNetworkAnalyze deep learning network architecture
classifyClassify data using trained deep learning neural network
predictPredict responses using trained deep learning neural network
activationsCalcular las activaciones de las capas de una red de deep learning
confusionchartCreate confusion matrix chart for classification problem
sortClassesSort classes of confusion matrix chart

Temas

Entrenamiento de aplicaciones

Entrenamiento desde la línea de comandos