主要内容

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来一个实用的深度网络设计器

Questo esempio mostra come utilizzare Deep Network Designer per adattare una rete GoogLeNet preaddestrata真主安拉classificazione di una nuova raccolta di immagini。问题的处理,确定,转移学习è孤单,molto più速度,简单的发展,所有的新事物,在完整的功能,所有的新事物,应用一个新事物attività利用,新事物,数字,小事物,小事物,新事物。利用深度网络设计器,实现了实时传输学习交互。

“我的天,我的天”

Nel工作区,decomprimi i dati。

解压缩(“MerchData.zip”);

Selezione di una rete preaddestrata

Apri深度网络设计师。

deepNetworkDesigner

Carica una rete GoogLeNet preaddestrata selezionandola dalla pagina di avvio di Deep Network Designer。根据恐怖主义,fai clic su安装每个附加组件资源管理器。

深度网络设计可视化una vista ridotta dell 'intera rete。画板,画板。根据祖父的想象,我的鼠标,美国的组合Ctrl+ rotellina di scorrimento。

漫画的集合

根据深度网络设计器中的漫画数据,内拉计划数据(Dati), fai clic su导入数据>导入镜像数据(Importare i dati > Importare i dati delle immagini)。我在你面前,我在你面前,我在你面前,我在你面前,我在你面前。

内尔'elenco数据源(Sorgente dati), seleziona文件夹(Cartella)。辉环素浏览(Sfoglia) e seleziona la cartella MerchData estratta。

这是一种很好的对话方式。70%的日常生活和30%的康复生活。

具体的行动,我想说的是,我想说的是。每个questo esempio,适用于非正式的riflesso casuale sull 'asse x,一个旋转的非正式的dall 'intervallo[-90,90级]和un ridimensionamento casuale dall 'intervallo[1,2]。

辉环素进口在深度网络设计器中的每一个导入数据。

利用深度网络设计器è可能的ispezionare visivamente la distribuzione dei dati di addestramento e di convalida nella schea数据(蒂)。Si può osservare che in questo esempio sono presenti cinque category category nel set di dati。我是所有人,我是视觉人,我是随便人。

Durante l 'addestramento,深度网络设计师,每一个adattarle维度和输入della rete。根据visualizzare le dimensioni di input della rete, nella scheda设计师, fai clic suimageInputLayer.Le dimensioni di input di questa rete sono 224x224。

迁移学习的修改

每一段都是新的,最后一段,最后一段,最后一段,最后一段,最后一段,最后一段,最后一段,最后一段。在googlet,问题是没有风险的“loss3-classifier”e“输出”

所以Nella scheda设计师, trascina UN nuovofullyConnectedLayerdalla层的图书馆(Libreria livelli) sull 'area di disegno。ImpostaOutputSizeSul numero di category, nel nuovo set di dati, in questo esempio5

Modifica le velocità di apprenticdimento per ottenere un apprenticdimento più rapido nei nuovi lively rispetto ai livelli trasferiti。ImpostaWeightLearnRateFactoreBiasLearnRateFactor10.我最后的生活,完全的大学生活,我的新生活。

sotituisci il livello di output。Scorri fino in fondo真主安拉层的图书馆E trascina UN nuovoclassificationLayersulll 'area di disegno。我活着输出原创学院,新生活。

验证

查一查眼前的情况分析(Analizzare)。La rete è pronta all 'addestramento se深度学习网络分析仪riscontra零误差。

Addestramento della rete

按你说的,我已经知道了培训(Addestramento), fai clic su火车(Addestrare)。

每一个人都有自己的想法培训方案(我要做的事)我要做的事。Le opzioni di addestramento predefinite sono più adatte ai grandi set di dati。每一组数据,每一个小量值,每一个小量值,每一个小量值,每一个新频率。根据“信息的秘密,苏拉,selezione, delle opzioni, addestramento, vedere”trainingOptions

Per questo esempio, impostaInitialLearnRate0.0001ValidationFrequency5eMaxEpochs8.Dato che sono presenti 55 osservazioni, impostaMiniBatchSize11在modo uniforme fare中,每一个突然的数据都是在modo uniforme fare中sì che l 'intero set di dati sia utilizzato AD ogni epoca。

根据具体的规定,我可以关闭(Chiudi) e poi su火车(Addestrare)。

深度网络设计器permette di visualizzare e monitor i progress dell 'addestramento。È可能的修改,我们的行动,我们的行动,我们的需要。

是一种精神上的运动

按照电子竞技的规定,时间不多了培训(Addestramento) seleziona出口>输出训练过的网络和结果(Esportare > Esportare la rete addestrata e i risultati)。深度网络设计师的电子竞技来可变的trainedNetwork_1信息是相对的,一切都是可变的trainInfoStruct_1

È anche可能的通用代码MATLAB,可计算,可计算,可计算,可应用。所以Nella scheda培训(Addestramento) seleziona出口>生成培训代码(Esportare > Generare codice per addestramento)。

测试della rete addestrata

新生,想象,分类,利用,地界。

I = imread(“MerchDataTest.jpg”);

ridimension l ' immagdi测试每adattarla alle dimension di input della rete。

I = imresize(I, [224 224]);

对地层的分类想象和测试利用。

[YPred,probs] = category (trainedNetwork_1,I);imshow(I) label = YPred;标题(string(标签)+”、“+ num2str(100*max(probs),3) +“%”);

根据我的信息,我的眼睛在后面深度网络设计器

Vedi传递

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