主要内容

自定义训练循环

定制深循环和损失函数图像网络学习培训

如果trainingOptions功能不提供训练选项,你需要你的任务,或自定义输出层不支持所需要的损失函数,你可以定义一个自定义训练循环。金宝app的网络不能使用层创建图表,您可以自定义网络定义为一个函数。欲了解更多,请看自定义训练循环,损失函数和网络

功能

全部展开

dlnetwork 深入学习网络定制培训循环
trainingProgressMonitor 监控和情节培训进展深度学习定制培训循环
minibatchqueue 创建mini-batches深度学习
dlarray 深度学习数组定制
dlgradient 计算梯度为自定义训练循环使用自动分化
dlfeval 评估深度学习循环模型定制培训
crossentropy 叉损失分类任务
l1loss l1损失为回归任务
l2loss l2损失为回归任务
休伯 Huber损失回归任务
均方误差 一半的均方误差
dlconv 深度学习卷积
dltranspconv 深度学习转置卷积
fullyconnect 和所有的加权输入数据和应用的偏见
batchnorm 为每个通道独立规范化数据在所有观测
crosschannelnorm 交叉道square-normalize使用本地响应
groupnorm 规范化数据分组为每个独立观测通道的子集
instancenorm 为每个独立观察规范化在每个通道
layernorm 规范化数据在所有渠道每个独立观察
avgpool 池数据在空间维度平均值
maxpool 池数据最大值
maxunpool Unpool最大池操作的输出
线性整流函数(Rectified Linear Unit) 应用修正线性单元激活
leakyrelu 应用漏水的解决线性单元激活
gelu 应用高斯误差线性单元(GELU)激活
softmax softmax激活应用于渠道维度
乙状结肠 应用乙状结肠激活

主题

自定义训练循环

自动分化