开放实验

首先，打开示例。实验管理器加载带有可检查和运行的预配置实验的项目。要开实验，在中实验的浏览器窗格中，双击实验的名称(WeightInitializerExperiment)．

内置的训练实验包括一个描述、一个超参数表、一个设置函数和一组度量函数来评估实验的结果。有关更多信息，请参见内置训练实验配置．

的描述字段包含实验的文本描述。对于本例，描述如下:

在预先训练的网络中，通过初始化卷积和完全连接层的权值来执行迁移学习。

的Hyperparameters节指定策略(详尽的扫描)和实验使用的超参数值。当您运行实验时，实验管理器使用超参数表中指定的每一个超参数值组合来训练网络。本例中使用超级参数WeightsInitializer和BiasInitializer指定预训练网络中卷积层和全连通层的权值和偏差初始化器。有关这些初始化器的更多信息，请参见WeightsInitializer和BiasInitializer．

的设置函数配置实验的训练数据、网络架构和训练选项。检查设置功能，在设置函数,点击编辑．在MATLAB®编辑器中打开设置函数。

在这个例子中，setup函数:

的指标节指定评估实验结果的可选函数。这个例子不包括任何自定义指标函数。

运行实验

当您运行实验时，实验管理器多次训练由设置函数定义的网络。每次试验都使用不同的超参数值组合。默认情况下，实验管理器每次运行一个试验。如果您有Parallel Computing Toolbox™，您可以同时运行多个试验。为了获得最佳结果，在运行实验之前，请启动一个具有与gpu相同数量的worker的并行池。有关更多信息，请参见使用实验管理器并行训练网络和GPU支万博1manbetx持版本(并行计算工具箱)．

结果表格显示了每次试验的准确性和损失。

当实验运行时，点击培训策划显示训练图并跟踪每次试验的进度。

点击混淆矩阵显示每个完成试验验证数据的混淆矩阵。

实验完成后，可以按列对结果表进行排序，使用过滤器窗格，或通过添加注释记录观察结果。有关更多信息，请参见排序，过滤和注释实验结果．

为了测试单个试验的性能，导出训练后的网络或试验的训练信息。在实验管理器将来发布,选择出口>训练网络或出口>培训信息,分别。有关更多信息，请参见净和信息．

关闭实验

在实验的浏览器窗格中，右键单击项目的名称并选择关闭项目．实验管理器关闭项目中包含的所有实验和结果。