构建和训练网络
为图像数据创建深度神经网络并从头开始训练
您可以通过定义网络架构并从头开始训练网络,来创建新的用于图像分类和回归任务的深度网络。
定义网络架构后,您可以使用 trainingOptions
函数定义训练参数。然后,您可以使用 trainnet
函数训练网络。使用经过训练的网络预测类标签或数值响应。如果 trainingOptions
函数不提供任务所需的训练选项,或者自定义输出层不支持所需的损失函数,则您可以定义自定义训练循环。
您可以在一个 CPU、一个 GPU、多个 CPU 或 GPU 上训练神经网络,或者在集群中并行训练或在云中训练。在 GPU 上训练或并行训练需要 Parallel Computing Toolbox™。使用 GPU 需要支持的 GPU 设备(有关受支持设备的信息,请参阅GPU 计算要求 (Parallel Computing Toolbox))。使用 trainingOptions
函数指定执行环境。