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Bucles de entrenamiento personalizados

Personalice bucles de entrenamiento y funciones de pérdida de deep learning para redes de imágenes

Si la función trainingOptions no proporciona las opciones de entrenamiento que necesita para la tarea o tiene una función de pérdida que la función trainnet no admite, puede definir un bucle de entrenamiento personalizado. Para los modelos que no se pueden especificar como redes de capas, puede definir el modelo como una función. Para obtener más información, consulte Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

Funciones

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Bucles de entrenamiento personalizados

`dlnetwork`	Redes neuronales de deep learning
`trainingProgressMonitor`	Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops (Desde R2022b)
`minibatchqueue`	Create mini-batches for deep learning
`dlarray`	Arreglo de deep learning para personalización
`dlgradient`	Compute gradients for custom training loops using automatic differentiation
`dljacobian`	Jacobian matrix deep learning operation (Desde R2024b)
`dldivergence`	Divergence of deep learning data (Desde R2024b)
`dllaplacian`	Laplacian of deep learning data (Desde R2024b)
`dlfeval`	Evaluar modelos de deep learning para bucles de entrenamiento personalizados

Operaciones de pérdida

`crossentropy`	Cross-entropy loss for classification tasks
`indexcrossentropy`	Index cross-entropy loss for classification tasks (Desde R2024b)
`l1loss`	L₁ loss for regression tasks (Desde R2021b)
`l2loss`	L₂ loss for regression tasks (Desde R2021b)
`huber`	Huber loss for regression tasks (Desde R2021a)
`mse`	Error cuadrático medio dividido

Operaciones de deep learning

`dlconv`	Deep learning convolution
`dltranspconv`	Deep learning transposed convolution
`fullyconnect`	Sum all weighted input data and apply a bias
`batchnorm`	Normalize data across all observations for each channel independently
`crosschannelnorm`	Cross channel square-normalize using local responses
`groupnorm`	Normalize data across grouped subsets of channels for each observation independently
`instancenorm`	Normalize across each channel for each observation independently (Desde R2021a)
`layernorm`	Normalize data across all channels for each observation independently (Desde R2021a)
`avgpool`	Pool data to average values over spatial dimensions
`maxpool`	Pool data to maximum value
`maxunpool`	Unpool the output of a maximum pooling operation

Activaciones

`relu`	Aplicar la activación de unidad lineal rectificada
`leakyrelu`	Apply leaky rectified linear unit activation
`gelu`	Apply Gaussian error linear unit (GELU) activation (Desde R2022b)
`softmax`	Apply softmax activation to channel dimension
`sigmoid`	Aplicar la activación sigmoide

Temas

Bucles de entrenamiento personalizados

Train Deep Learning Model in MATLAB
Learn how to training deep learning models in MATLAB^®.
Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks
Learn how to define and customize deep learning training loops, loss functions, and models.
Entrenar una red con un bucle de entrenamiento personalizado
En este ejemplo se muestra cómo entrenar una red que clasifica dígitos manuscritos con una programación de tasa de aprendizaje personalizada.
Monitor Custom Training Loop Progress
Track and plot custom training loop progress.
Entrenar una red con varias salidas
Este ejemplo muestra cómo entrenar una red de deep learning con varias salidas que predicen tanto etiquetas como ángulos de rotación de dígitos manuscritos.
Train Image Classification Network Robust to Adversarial Examples
This example shows how to train a neural network that is robust to adversarial examples using fast gradient sign method (FGSM) adversarial training.
Speed Up Deep Neural Network Training
Learn how to accelerate deep neural network training.