取って、係数からスカログラムを取得します。適切なサブディレクトリに書き込みます。コードは、この例の最後にある「サポート関数」の節にあります。サイズの配列になります。データストアとして読み込みます。オブジェクトとして格納します。学習中にイメージをバッチ単位で効率的に読み取ることができます。ランダムに分割します。学習に使用し、残りを検証に使用します。再現性を得るために、乱数シードを既定値に設定します。ネットワークを読み込みます。パッケージへのリンクが表示されます。googlenet;ネットワークから層グラフを抽出して、層グラフをプロットします。番目の要素を検査します。イメージが必要であることに注意してください。アーキテクチャの各層はフィルターと見なすことができます。初期の層は、ブロブ、エッジ、および色など、より一般的なイメージの特徴を識別します。後の層は、カテゴリを区別するためにより具体的な特徴に焦点を当てます。つの層を置き換えます。ドロップアウト層です。ドロップアウト層は、与えられた確率でランダムに、入力要素をゼロに設定します。ドロップアウト層は過適合を防止するために使用されます。詳細は、dropoutLayerを参照してください。ネットワークがクラス確率とラベルに抽出する特徴を組み合わせる方法に関する情報を含んでいます。個のカテゴリに対して構成されています。層グラフに追加します。同じになるように設定します。新しい層での学習速度を転移された層より速くするには、全結合層の学習率係数を大きくします。ネットワークの学習は、損失関数の最小化を含む反復プロセスです。損失関数を最小化するには、勾配降下アルゴリズムが使用されます。各反復では、損失関数の勾配が評価されて、降下アルゴリズムの重みが更新されます。学習はさまざまなオプションを設定することによって調整できます。各反復で使用するために学習セットのサブセットの大きさを指定します。エポックは、学習セット全体に対する学習アルゴリズムの完全なパスです。学習に使用するエポックの最大回数を指定します。エポックの正しい数の選択は自明のタスクではありません。エポックの数が減少するとモデルが適合不足になります。エポックの数が増加すると過適合になります。関数trainingOptionsを使用して学習オプションを指定します。設定して、学習の進行状況を可視化します。モーメンタム項付き確率的勾配降下法オプティマイザーを使用します。使用してネットワークを学習して、乱数シードを既定値に設定します。使用できる場合、実行時間は速くなります。ウィンドウに学習情報を表示します。ミニバッチの精度、検証の精度、検証データの損失関数値が含まれます。つのラベルを示すことに注意してください。検証データを使用してネットワークを評価します。0.96875精度は、学習可視化の図で報告された検証精度と同じになります。スカログラムは学習コレクションと検証コレクションに分割されました。学習に使用されました。学習の結果を評価する理想的な方法は、ネットワークで確認されていないデータを分類することです。学習、検証、およびテストに分割するためのデータが十分にないため、計算された検証精度をネットワーク精度として取り扱います。各層は入力イメージに対する応答またはアクティベーションを生成します。内でイメージの特性抽出に適している層は数層しかありません。ネットワークの始まりにある層が、エッジやブロブのようなイメージの基本的特徴を捉えます。フィルターの重みを可視化します。個の重みの個々のセットがあります。学習する特徴を確認できます。Toolbox)を参照してください。クラスからイメージに対して活性化する畳み込み層の領域を確認します。元のイメージの対応する領域と比較します。次元配列で構成されています。出力活性化を確認します。Activations'])このイメージに最も強いチャネルを確認します。強いチャネルを元のイメージと比較します。イメージを生成する必要はありません。イメージを使用できます。ネットワークを読み込みます。パッケージへのリンクが表示されます。アーキテクチャを確認します。層が少ないことに注意してください。行った変更と類似の変更を加えます。個のカテゴリに対して構成されています。分類問題に対して微調整しなければなりません。データのカテゴリ数と同じになるように設定する必要があります。分類問題と共に変更する必要はありません。ソフトマックス関数を入力に適用します。詳細は、softmaxLayerを参照してください。ラベルを学習するために使用される損失関数の名前を保持します。分類出力層になるように設定します。アーキテクチャに適した次元があります。よって使用されたイメージの次元を取得します。イメージを自動的にサイズ変更する拡張イメージのデータストアを作成します。詳細については、augmentedImageDatastoreを参照してください。使用されたものと一致させるために学習オプションを設定します。