Wolfram言語

訓練結果を調べる

この例では,ネットを訓練している間に収集された性能測定履歴,時間および効率の測定値,その他の結果をNetTrainResultsObjectを使ってプログラムで調べる方法,およびNetTrainを使ってカスタムの訓練測度を記録する方法を示す.

FashionMNISTでLeNetを訓練する.

最終的なプロットを見る.

最終的な検証測定値と最適な検証測定値を比較する.

訓練集合と検証集合における最終的な損失を比較する.

さまざまな訓練効率の測定値についてのクエリを行う.

利用できるすべての特性のリストを取得する.

上の特性では不十分な場合は,ネットの訓練中の層ごとの勾配の大きさの進化,例ごとの損失,学習率等のカスタム測度を集めることができる.

FashionMNISTでLeNetを訓練している間の,配列ごとの勾配の大きさの進化プロットを得る.

経時的に個々の例の損失を記録する.

単独の例に関連付けられた損失を時間とともにプロットする.

各例についての平均損失を計算し,そのような平均損失の最大値20個の指標を取ることによって最も難しい例が分かる.

バッグ,コート,シャツについての損失の平均進化と誤差率を表示する.

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