内置训练

使用内置训练函数训练深度学习网络

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 trainNetwork 或 trainnet 训练网络。使用经过训练的网络预测类标签或数值响应。

App

设计、可视化和训练深度学习网络

`trainingOptions`	Options for training deep learning neural network
`trainNetwork`	训练神经网络
`trainnet`	Train deep learning neural network (自 R2023b 起)
`TrainingInfo`	Neural network training information (自 R2023b 起)
`show`	Show training information plot (自 R2023b 起)
`close`	Close training information plot (自 R2023b 起)

`accuracyMetric`	Deep learning accuracy metric (自 R2023b 起)
`aucMetric`	Deep learning area under ROC curve (AUC) metric (自 R2023b 起)
`fScoreMetric`	Deep learning F-score metric (自 R2023b 起)
`precisionMetric`	Deep learning precision metric (自 R2023b 起)
`recallMetric`	Deep learning recall metric (自 R2023b 起)
`rmseMetric`	Deep learning root mean squared error metric (自 R2023b 起)

Import Data into Deep Network Designer
Import and visualize data in Deep Network Designer.

创建简单的深度学习神经网络以用于分类
此示例说明如何创建和训练简单的卷积神经网络来进行深度学习分类。卷积神经网络是深度学习的基本工具，尤其适用于图像识别。
针对回归训练卷积神经网络
此示例说明如何使用卷积神经网络拟合回归模型来预测手写数字的旋转角度。
使用深度学习进行时间序列预测
此示例说明如何使用长期短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列数据。
使用深度学习进行序列分类
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类。
使用深度学习进行“序列到序列”分类
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步进行分类。
使用深度学习进行“序列到序列”回归
此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。
使用深度学习进行“序列到单个”回归
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络来预测波形的频率。
Create Custom Deep Learning Training Plot
This example shows how to create a custom training plot that updates at each iteration during training of deep learning neural networks using trainnet. (自 R2023b 起)
Custom Stopping Criteria for Deep Learning Training
This example shows how to stop training of deep learning neural networks based on custom stopping criteria using trainnet. (自 R2023b 起)