dlfeval
评估自定义训练循环的深度学习模型
描述
使用dlfeval
为自定义训练循环评估自定义深度学习模型。
提示
对于大多数深度学习任务,你可以使用预先训练好的网络,并使其适应你自己的数据。有关演示如何使用迁移学习重新训练卷积神经网络来对一组新图像进行分类的示例,请参见训练深度学习网络对新图像进行分类.或者,您可以从头创建和训练网络layerGraph
对象具有trainNetwork
而且trainingOptions
功能。
如果trainingOptions
函数没有为您的任务提供所需的训练选项,那么您可以使用自动区分创建自定义训练循环。要了解更多信息,请参见为自定义训练循环定义深度学习网络.
例子
输入参数
输出参数
提示
一个
dlgradient
调用必须在函数内部。若要获得梯度的数值,必须使用dlfeval
,函数的实参必须是adlarray
.看到在深度学习工具箱中使用自动区分.为了能够正确地评估梯度,函数
有趣的
必须只使用支持的函数万博1manbetxdlarray
.看到支持dlarray的函数列表万博1manbetx.
扩展功能
版本历史
R2019b引入