无名关数の原理

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Yuya Suzuki 2020年12月16日

回答： Tohru Kikawada 2021年2月2日

初心者です。

以下の，关数の仕组みでない部分があり。。

无名（Xtrain，Ytrain，Xtest，これらこれらがタイミング生成れているのか分かりません。

教えてください。

                        
                        %%ライブラリライブラリ选択
                       
                        库='matlab';
                       
                        全球的圈
                       
                        圈= 0;
                       
                        %%データセット読み込み
                       
                        digitdatasetpath = fullfile（matlabroot，'工具箱'，，，，'nnet'，，，，'nndemos'，，，，...
                       
                        'nndatasets'，，，，“ digitdataset”）；
                       
                        imds = imagedatastore（digitdatasetpeth，...
                       
                        “包括橡皮folders”，真的，“ Labelsource”，，，，“折叠式”）；
                       
                        %%ダミーのインデックスを生成
                       
                        x =（1：imds.numpartitions）';
                       
                        y = imds.labels;
                       
                        %%交差検定ににの予测关数の渡す渡す渡す
                       
                        nanasi =@（Xtrain，Ytrain，Xtest）mycnnpredict（Xtrain，Ytrain，Xtest，imds，Imber，Library，Laps）;
                       
                        mcr = crossval（'MCR'，x，y，'prepfun'，nanasi）
                       
                        %% cnnを学习，予测を出力关数关数
                       
                        功能ypred = mycnnpredict（Xtrain，Ytrain，XTEST，IMDS，Library，Laps）
                       
                        转变图书馆
                       
                        案子'matlab'
                       
                        ％结果がなるよう乱数シードデフォルト値设定设定
                       
                        rng（'默认'）；
                       
                        ％ダミーのベクトル受けててててををとテスト用分割分割
                       
                        imdstrain = imagedatastore（imds.files（xtrain））;
                       
                        imdstrain.labels = ytrain;
                       
                        imdsValidation = imagedatastore（imds.files（xtest））;
                       
                        ％レイヤーの设定
                       
                        层= [
                       
                        ImageInputlayer（[28 28 1]）
                       
                        卷积2Dlayer（3,8，'填充'，，，，'相同的'）
                       
                        batchnormalizationlayer
                       
                        Relulayer
                       
                        maxpooling2dlayer（2，“大步”，2）
                       
                        卷积2Dlayer（3,16，，'填充'，，，，'相同的'）
                       
                        batchnormalizationlayer
                       
                        Relulayer
                       
                        maxpooling2dlayer（2，“大步”，2）
                       
                        卷积2Dlayer（3,32，，'填充'，，，，'相同的'）
                       
                        batchnormalizationlayer
                       
                        Relulayer
                       
                        完整连接的layer（10）
                       
                        SoftMaxlayer
                       
                        分类层];
                       
                        选项=训练（'sgdm'，，，，...
                       
                        “初始删除”，0.01，...
                       
                        “ maxepochs”，4，...
                       
                        “洗牌”，，，，“每个段”，，，，...
                       
                        “冗长”，错误的）;
                       
                        net = trainnetwork（IMDSTRAIN，层，选项）;
                       
                        ypred =分类（net，imdsvalidation）;
                       
                        案子'halcon'
                       
                        %%％halcon
                       
                        [比例可训练的网络，选项] = halcontestc（laps）;
                       
                        ypred =分类（ratetable.var3）;
                       
                        圈=圈+1;
                       
                        结尾
                       
                        结尾