深層学習の調整

プログラムによる学習オプションの調整，チェックポaaplントからの学習の再開，敵対的サンプルの調査

関数trainingOptionsを使用してオプションを設定する方法にいては，パラメ，タ，の設定と畳み込みニュ，ラルネットワ，クの学習を参照してください。適切な開始オプションを指定した後，実験マネジャを使用してハパパラメタの自動スプまたはベズ最適化を行えます。

敵対的サンプルを生成して，ネットワ，クのロバスト性を調査します。その後,速度梯度方法(FGSM)による敵対的学習を使用し,敵対的摂動に対してロバストなネットワークに学習させます。

アプリ

ディプネットワクデザナ

深層学習ネットワ，クの設計，可視化，および学習

関数

`trainingOptions`	深層学習ニュ，ラルネットワ，クの学習のオプション
`trainNetwork`	深層学習ニュ，ラルネットワ，クの学習

トピック

パラメ，タ，の設定と畳み込みニュ，ラルネットワ，クの学習
畳み込みニュ，ラルネットワ，クの学習パラメ，タ，の設定方法を学習します。
ベ@ @ズ最適化を使用した深層学習
この例では,深層学習にベイズ最適化を適用して,畳み込みニューラルネットワークに最適なネットワークハイパーパラメーターと学習オプションを求める方法を説明します。
深層学習ネットワ，クの並列学習
この例では，ロ，カルマシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
カスタム学習ル，プを使用したネットワ，クの学習
この例では,カスタム学習率スケジュールで手書きの数字を分類するネットワークに学習させる方法を示します。
活性化層の比較
この例では,ReLU活性化層,漏ReLU活性化層,ELU活性化層,漂亮的活性化層を使用してネットワークの学習精度を比較する方法を説明します。
使用深度网络设计器生成实验
使用实验管理器调整在深度网络设计器中训练的网络的超参数。
深層学習のヒントとコ
深層学習ネットワ，クの精度を改善する方法を学習します。
用雅可比正则化训练鲁棒深度学习网络
这个例子展示了如何使用雅可比正则化方案[1]训练一个对对抗例子鲁棒的神经网络。
カスタム重み初期化関数の指定
この例では,漏ReLU層が続く畳み込み層のカスタム他重み初期化関数を作成する方法を示します。
層の重み初期化子の比較
この例では，さまざまな重み初期化子を使用して深層学習ネットワ，クに学習させる方法を示します。