La acción 'buildModel' del conjunto de acciones 'deepLearn' se utiliza para inicializar la creación de un nuevo modelo de aprendizaje profundo. Esta acción crea una estructura de modelo vacía en memoria, que luego se puede poblar con capas (usando la acción 'addLayer') para definir la arquitectura de la red neuronal. Es el primer paso fundamental en la construcción de cualquier tipo de red neuronal (DNN, CNN, RNN) desde cero en SAS Viya.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| modelTable | Especifica la tabla en memoria donde se almacenará la estructura del modelo. Este es un parámetro obligatorio. |
| type | Define el tipo de modelo a construir. Los valores posibles son 'DNN' (Red Neuronal Profunda, por defecto), 'CNN' (Red Neuronal Convolucional) o 'RNN' (Red Neuronal Recurrente). |
| nThreads | Especifica el número de hilos a utilizar para la ejecución. Si se omite, SAS Viya utilizará un número óptimo de hilos basado en la configuración del sistema. |
La acción 'buildModel' no requiere datos de entrada, ya que su propósito es crear una tabla vacía que contendrá la definición del modelo. Los datos se cargarán más tarde durante la fase de entrenamiento con la acción 'dlTrain'.
| 1 | /* No se necesita código de creación de datos para esta acción. */ |
Este ejemplo muestra cómo crear la estructura inicial para una Red Neuronal Profunda (DNN) estándar. El modelo se almacenará en una tabla llamada 'mi_modelo_dnn' en la caslib 'CASUSER'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | DEEPLEARN.buildModel / |
| 3 | modelTable={name='mi_modelo_dnn', caslib='CASUSER'}, |
| 4 | type='DNN'; |
| 5 | RUN; |
Este ejemplo crea la estructura para una Red Neuronal Convolucional (CNN) llamada 'mi_modelo_cnn'. El parámetro 'replace=TRUE' indica que si ya existe una tabla con el mismo nombre, será sobrescrita. Esto es útil durante el desarrollo y la experimentación iterativa.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | DEEPLEARN.buildModel / |
| 3 | type='CNN', |
| 4 | modelTable={name='mi_modelo_cnn', caslib='CASUSER', replace=TRUE}; |
| 5 | RUN; |
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