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Bucles de entrenamiento personalizados

Entrene redes de deep learning con bucles de entrenamiento personalizados

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. En el caso de las redes que no se pueden crear mediante gráficas de capa, puede definir redes personalizadas como una función. Para obtener más información, consulte Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

Funciones

expandir todo

dlnetworkDeep learning network for custom training loops (desde R2019b)
trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops (desde R2022b)
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (desde R2020b)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (desde R2021a)
dlarrayArreglo de deep learning para personalización (desde R2019b)
dlgradientCompute gradients for custom training loops using automatic differentiation (desde R2019b)
dlfevalEvaluate deep learning model for custom training loops (desde R2019b)
crossentropyCross-entropy loss for classification tasks (desde R2019b)
l1lossL1 loss for regression tasks (desde R2021b)
l2lossL2 loss for regression tasks (desde R2021b)
huberHuber loss for regression tasks (desde R2021a)
mseHalf mean squared error (desde R2019b)
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (desde R2021a)

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