从系列:深层神经网络
乔•Hicklin MathWorks
实验管理是一个应用程序训练,微调,并解释你的深度学习网络在各种初始条件下。看看如何使用深度学习实验:
你好。我的名字的Joe Hicklin。我是Mathworks的高级开发人员。我将向您展示如何使用实验经理让您的深度学习项目产生更好的结果,更快,并取得更少的工作。
当我试图产生最佳的深度学习解决方案时,我会经历很多实验,看看哪种策略是最好的。我将尝试不同的培训数据或不同处理我的培训数据,我将在我的网络中尝试不同的网络架构或可能不同的参数,我会尝试不同的培训选项,以查看哪些策略产生最佳结果。
所有这些实验都是我项目中最耗时的部分,在实验经理出现之前,我做了一个非常有罪的工作。我会写一个像这样的脚本会设置我的培训数据,设置我的网络,设置我的培训选项,最后训练网络。
我会跑,看看网络是如何执行的,然后尝试替代方案。我会编辑脚本,然后再次运行它。我会说,如果我想在这层中尝试更多频道,或者如果我想要不同的学习率怎么办?
我会经历各种选项的许多不同组合,以确定哪个网络表现最佳。当我全部完成时,我认为我覆盖了大部分地区,但我真的很确定。我会结束几次实验以验证或恢复以前的结果。
实验经理解决了所有这些问题。让我们看看我一直在做的一个实验经理项目。到应用程序库,选择实验管理器。当出现Experiment Manager时,我将打开一个预先存在的项目。在这里。
这是我的项目。我的项目有三个实验,一个叫数据集,一个叫网络,一个叫训练选项。我们要看看第一个实验的结果,数据集。
在这个实验中,我试图弄清楚我是否使用了足够的数据。所以我跑了四次不同的试验。并且每个人使用不同量的数据或有或没有增强。这些试验已经运行,他们已经完成了。
对于每一个试验,我可以看看他们所采取的时间,训练准确性是多少,验证准确性和其他一些东西。对于我想要的任何试验,我可以看看培训情节。我们将重新创建,并有该试验的培训情节。这项试验有培训情节。
我也可以看看每次试验的混淆矩阵。那是一组——那是一个实验,一组我做的实验的实验。我做了另一个实验。我们将看看这些结果。这是在尝试不同的网络。
我尝试了一个基本的网络。我尝试了MobileNet,两层网络和三层网络。同样的,对于每一个,我可以看训练网络,我可以看训练图之类的东西。
其中一个网络不起作用。我尝试了Mobilenet,我的机器上没有Mobilenet。但这并不能阻止实验经理。它指出了错误并继续前进并耗尽这些实验中的所有四个实验。
在我的第三个实验中,你可以看到我没有任何结果。我还没做过这个。我们现在就开始吧。如果双击Training Options,就会看到前面编写的实验描述。
在这个实验中,我将对四个参数进行详尽的扫描。我在这里给它们命名。每个参数都有一组要覆盖的值。这意味着它将对这四个参数的每一个值组合进行试验。
我认为,48种不同的试验。这是很多,所以我将并行使用并并行运行这些东西。我现在继续开始并开始。
所以我们在这里看到的是这个表格包含了它将要运行的48次试验。开始了前12个,剩下的还在等着。如果我们看这里,我们可以看到它结束于0。现在有12个人在跑步。42个已经排好了,还没有崩溃。总共有54次试验。
这12项试验已经开始。我们可以观看他们的进步并观看他们。当任何这些试验完成时,它将刚刚开始下一次试验。它会慢慢完成我们需要完成的所有不同试验的方式。
你可以看到每次试验都使用了哪些特定的参数组合。第一次试验使用该求解器的两个史诗,学习率和最小批大小。当它完成的时候,它会遍历我要求的54种不同排列。
这需要很长一段时间。所以我们不会坐在这里等待它。但是当它完成后,我们将能够浏览所有这些。所以让我们让时钟一两分钟。
[时钟滴答]
好的。都结束了。实验经理为我们培训了54个神经网络。在现实生活中,我们可能不得不出去午餐或者晚上回家,第二天回来。但它完成了所有54个。
这些结果是可重复的,因为实验经理已保存运行所有内容的脚本。它保存了它用于每个试验中的每个试验的参数。它甚至保存了训练有素的网络,您可以将返回工作区出口以进一步使用这些。
如果我们想看看最好的工作,我们可以对验证准确性进行验证,看看这里的顶部使用这个求解器,这很多史诗,这是一个学习的速度,那种东西。您可以比较并查看哪些策略是最佳的。
这就是实验管理器可以为你自动化的实验的一个例子。在下一个视频中,我将向你展示如何让实验经理为我做这件事。
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