浅いニューラルネット​ワークのミニバッチト​レーニング

1 次查看（过去 30 天）
Hiroki Murakami
Hiroki Murakami 2020-6-18
评论： Naoya 2020-7-2
現在，関数近似ニューラルネットワークを作成しようとしています．
そこでミニバッチで学習をしようとしていますが，trainではサポートされていないのでしょうか？
trainNetworkでしか実行できないのでしょうか？

请先登录，再回答此问题。

采纳的回答

Naoya
Naoya 2020-6-19
残念ながら　Deep Learning Toolboxの Shallow Nural Network (train関数ベース)においては、ミニバッチサイズを設定するオプションはありません。
よろしければ、trainNetwork関数ベースの学習の使用をご検討ください。
  2 个评论
Hiroki Murakami
Hiroki Murakami 2020-6-19
ありがとうございます．
trainNetwork関数ベースを用いる場合，関数近似ニューラルネットワークを作成することは可能でしょうか？もし例などございましたらご教示お願い致します。
Naoya
Naoya 2020-7-2
簡単な例で恐れ入りますが、trainNetworkベースでの回帰モデル例を示します。
入出力データ共に乱数としており、精度面は考慮していません。
あくまでもフローについてまでの例となります
% 回帰用 NN layers の作成
layers = [...
imageInputLayer([3,1,1]); % 入力 3ユニット
fullyConnectedLayer(10);
tanhLayer();
fullyConnectedLayer(3);
regressionLayer];
% 入力と教師データの作成
X = randn(3,1,1,1000); % 3入力 / 1000 パターン分
Y = rand(1000,3); % 3出力 / 1000パターン分
% 学習オプション
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize',100,...
'MaxEpochs',100,...
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 学習
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);
% 予測 (新規3入力分を適用)
predict(net, rand(3,1))

请先登录，再进行评论。

更多回答（0 个）

类别

在 Help Center 和 File Exchange 中查找有关 イメージを使用した深層学習 的更多信息

标签

产品


版本

R2019b

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!