Crear y entrenar redes

Cree nuevas redes profundas para tareas de clasificación, regresión y predicción definiendo la arquitectura de la red y entrenando la red desde cero.

Después de definir la arquitectura de red, podrá definir los parámetros de entrenamiento con la función trainingOptions. Luego, podrá entrenar la red con la función trainnet. Utilice la red entrenada para predecir etiquetas de clase o respuestas numéricas o para predecir las unidades de tiempo futuras. Si la función trainingOptions no proporciona las opciones de entrenamiento que necesita para la tarea, o si las capas de salida personalizadas no son compatibles con las funciones de pérdida que necesita, puede definir un bucle de entrenamiento personalizado.

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.