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

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？

Answer 1

[Naoya]

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。

[Hiroki Murakami]

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]

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))