如果你仔细看看“trainNetwork”的文档,您可以看到输入数据可以是一个四维数值矩阵,和输出可以是一个2 d数字矩阵回归。这下面的文档链接:
这个输入格式是必需的,因为输入层或多或少地期待治疗每个作为一个由w h c形象,h是高度,宽度w, c是渠道在图像的数量。这需要你来初始化输入额外维度作为占位符。请注意,您必须为您的培训和验证数据。要做到这一点,您可以将“X”如下:
Xnew =重塑(x,大小(x, 1), 1, 1,尺寸(x, 2)));
类似地,您必须变换输出培训大量的观测数据的数量响应变量矩阵。这可以通过简单地设置这个“X”的转置。这必须完成培训和验证数据。
