デザイナーは、インポートされたデータのプレビューを表示します。それにより、データが想定どおりであることを学習前にチェックできます。ラベルのヒストグラム、およびインポートされたデータからランダムに選択されたイメージを表示することもできます。特定のクラスに属するイメージをランダムに表示するよう選択することもできます。可視化の例イメージ分類クラスごとのイメージを含むサブフォルダーのあるフォルダー。ラベルは、サブフォルダー名から取得されます。デザイナーを使用した転移学習を参照してください。ボックスを使用して検証データを指定することができます。ラベルのヒストグラムを表示します。各クラスからのランダムな観測値も確認できます。データストアを作成します。デザイナーを使用したシンプルなイメージ分類ネットワークの作成を参照してください。データストアを作成します。shuffle(augimds);詳細については、事前学習済みのネットワークを使用した転移学習を参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。結合することもできます。ネットワークの学習を参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。回帰に適したデータを作成します。回帰を参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。オブジェクトを組み合わせて、回帰ネットワークの学習に適したデータを作成します。ネットワークの学習を参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。データを予測子のデータストアから深層学習ネットワークに入力するには、シーケンスのミニバッチが同じ長さでなければなりません。使用すると、指定した長さになるようにシーケンスのパディングまたは切り捨てを行うことができます。すべてのシーケンスが最長のシーケンスと同じ長さになるようにシーケンスをパディングします。combine(adsXTrain,adsYTrain);パディングの量を減らすには、変換されたデータストアと補助関数を使用します。ミニバッチのすべてのシーケンスがそのミニバッチにある最長のシーケンスと同じ長さになるようにシーケンスをパディングします。サイズを使用しなければなりません。sequence(:,:,n);endendデータを短い順に並べ替えてパディングの量を減らしたり、パディングの向きを指定してパディングの影響を減らしたりすることもできます。データのパディングの詳細については、シーケンスのパディング、切り捨て、および分割を参照してください。デザイナーを使用して時系列予測をネットワークに学習させるを参照してください。データをインポートすることもできます。データストアを使用したネットワークの学習を参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。オブジェクトを使用してください。詳細については、深層学習用のデータストアを参照してください。オブジェクトを作成します。Designerを参照してください。デザイナーを使用して学習させるには、データを適切なデータストアに変換しなければなりません。オブジェクトに変換します。オブジェクトに結合します。デザイナーで学習を行えるようになります。適切なデータストアの詳細については、深層学習用のデータストアを参照してください。ボックスで検証データを指定できます。つの観測値のプレビューを表示します。デザイナーは、学習データに適用する単純な拡張オプションを提供しています。反射、回転、再スケーリング、平行移動といった操作のランダムな組み合わせを学習データに適用するオプションを選択できます。データに適用して、実質的に学習データの量を増やすことができます。データの歪みに対して不変になるようにネットワークに学習させることもできます。入力イメージに存在する回転に対してネットワークが不変になるように、入力イメージにランダムな回転を追加できます。データ拡張は、ネットワークで過適合が発生したり、学習イメージの正確な詳細が記憶されたりすることを防止するのにも役立ちます。つのイメージが、学習の各エポックで使用されます。セット全体に対する学習アルゴリズムを一巡することです。セットはわずかに異なりますが、各エポックにおける学習イメージの実際の数は変化しません。詳細については、イメージ分類用のデータストアの作成と確認を参照してください。オブジェクトを使用します。イメージ拡張の詳細については、イメージの深層学習向け前処理を参照してください。デザイナーでは、使用する検証データを学習中にインポートできます。検証データは、学習中、ネットワークが重みとバイアスを更新するためには使用しないデータです。ネットワークがこのデータを直接使用することはないため、学習中にネットワークの真の精度を評価するのに役立ちます。損失や精度などの検証メトリクスを監視して、ネットワークが過適合または適合不足かどうかを評価し、必要に応じて学習オプションを調整できます。検証損失が学習損失をはるかに上回っている場合、ネットワークは過適合している可能性があります。深層学習ネットワークの精度の改善に関する詳細については、深層学習のヒントとコツを参照してください。デザイナーでは、次のように検証データをインポートできます。ワークスペース内のデータストアから。(イメージ分類データのみ)。(イメージ分類データのみ)。学習を行う前に、一度、データを検証セットと学習セットに分割します。この手法はホールドアウト検証と呼ばれます。デザイナーは、各クラスから一定の割合の学習データを分割します。使用することを選択したとします。検証セットとして使用します。検証データとして使用するのではなく、学習セットと検証セットに観測値をランダムに割り当てるという選択もできます。ボックスをオンにします。イメージをランダム化することで、非ランダムな順序で保存されたデータで学習したネットワークの精度を向上させることができます。個で構成されています。セットには、同じスタイルの手書きイメージは各クラス内で隣り合うという、基となる順序があります。ランダム化すると、学習セットおよび検証セットに各クラスのランダムなイメージが含まれるよう、データの分割時にイメージが確実にシャッフルされます。類似したイメージが配布された学習データおよび検証データを使用することは、過適合の防止に役立ちます。データをランダム化しなければ、分割された学習データおよび検証データは毎回必ず同じものとなり、結果の再現性の向上に役立ちます。コマンドに対応するリンクがクリックされました。ウィンドウに入力して実行してください。コマンドをサポートしていません。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。