深度学习基础知识
导入、构建、训练、调节、可视化、验证和导出深度神经网络
Deep Learning Toolbox™ 为深度学习工作流的每个阶段提供工具。
使用命令行函数和交互式 App 为深度网络训练预处理数据。
从 MATLAB® 或外部平台(如 TensorFlow™ 2、TensorFlow-Keras、PyTorch® 和 ONNX™)导入预训练网络。
使用命令行函数或以交互方式使用深度网络设计器构建网络。
选择训练选项,并使用内置训练函数或自定义训练循环来训练网络。
通过使用试验管理器调节超参数或运行多次试验来提高网络性能。
在训练期间和训练后,可视化并验证网络行为。
将网络导出到外部平台,如 TensorFlow 2 和 ONNX。
类别
- 为深度神经网络预处理数据
管理和预处理深度学习数据
- 导入深度神经网络
加载内置的预训练网络并从外部平台导入网络
- 构建深度神经网络
使用命令行函数或以交互方式使用深度网络设计器构建网络
- 训练深度神经网络
使用内置训练函数或自定义训练循环来训练网络
- 调节深度神经网络
以编程方式和交互方式调整训练选项,从检查点继续训练,并研究对抗样本
- 可视化和验证深度神经网络
可视化网络行为、解释预测和验证稳健性
- 导出深度神经网络
将网络导出到外部深度学习平台