Entrenamiento integrado

Entrene redes de deep learning 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.

Apps

Deep Network Designer

Diseñar, visualizar y entrenar redes de deep learning

Funciones

`trainingOptions`	Opciones para entrenar una red neuronal de deep learning
`trainNetwork`	Entrenar redes neuronales de deep learning

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.
Pronóstico de series de tiempo mediante deep learning
Este ejemplo muestra cómo pronosticar datos de series de tiempo mediante una red de memoria de corto-largo plazo (LSTM).
Clasificación de secuencias mediante deep learning
Este ejemplo muestra cómo clasificar datos secuenciales mediante una red de memoria de corto-largo plazo (LSTM).
Clasificación secuencia a secuencia mediante deep learning
Este ejemplo muestra cómo clasificar cada unidad de tiempo de datos secuenciales mediante una red de memoria de corto-largo plazo (LSTM).
Regresión de secuencia a secuencia mediante deep learning
Este ejemplo muestra cómo predecir la vida útil restante (RUL) de motores mediante deep learning.
Regresión de secuencia a uno mediante deep learning
En este ejemplo se muestra cómo predecir la frecuencia de una forma de onda mediante una red neuronal de memoria de corto-largo plazo (LSTM).

Ejemplos destacados

Transferencia del aprendizaje con Deep Network Designer

Ajuste de manera interactiva una red de deep learning preentrenada para aprender una tarea nueva de clasificación de imágenes.

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Entrenar una red con características numéricas

En este ejemplo se muestra cómo crear y entrenar una red neuronal sencilla para la clasificación de datos de características mediante deep learning.

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Train Network for Time Series Forecasting Using Deep Network Designer

Forecast time series data by training a long short-term memory (LSTM) network in Deep Network Designer.

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Train Residual Network for Image Classification

Create a deep learning neural network with residual connections and train it on CIFAR-10 data. Residual connections are a popular element in convolutional neural network architectures. Using residual connections improves gradient flow through the network and enables training of deeper networks.

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Train Network on Image and Feature Data

Train a network that classifies handwritten digits using both image and feature input data.

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Multilabel Image Classification Using Deep Learning

Use transfer learning to train a deep learning model for multilabel image classification.

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Image-to-Image Regression in Deep Network Designer

Use Deep Network Designer to construct and train an image-to-image regression network for super resolution.

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Train Simple Semantic Segmentation Network in Deep Network Designer

Create and train a simple semantic segmentation network using Deep Network Designer.

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Transfer Learning with Pretrained Audio Networks in Deep Network Designer

Interactively fine-tune a pretrained network to classify new audio signals using Deep Network Designer.

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Create Simple Sequence Classification Network Using Deep Network Designer

Create a simple long short-term memory (LSTM) classification network using Deep Network Designer.

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Classify Videos Using Deep Learning

Create a network for video classification by combining a pretrained image classification model and an LSTM network.

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