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atlab cnn程序例子

时间:2020-03-01 14:51:27      阅读:82      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:util   run   开始   plot   bad   input   get   sha   mep   

clear all; close all; clc;  
addpath(‘../data‘);  
addpath(‘../util‘);  
load mnist_uint8;  
  
train_x = double(reshape(train_x‘,28,28,60000))/255;  
test_x = double(reshape(test_x‘,28,28,10000))/255;  
train_y = double(train_y‘);  
test_y = double(test_y‘);  
  
%% ex1   
%will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error.   
%With 100 epochs you‘ll get around 1.2% error  
  
cnn.layers = {  
    struct(‘type‘, ‘i‘) %input layer  
    struct(‘type‘, ‘c‘, ‘outputmaps‘, 6, ‘kernelsize‘, 5) %convolution layer  
    struct(‘type‘, ‘s‘, ‘scale‘, 2) %sub sampling layer  
    struct(‘type‘, ‘c‘, ‘outputmaps‘, 12, ‘kernelsize‘, 5) %convolution layer  
    struct(‘type‘, ‘s‘, ‘scale‘, 2) %subsampling layer  
};  
  
% 这里把cnn的设置给cnnsetup,它会据此构建一个完整的CNN网络,并返回  
cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);  
  
% 学习率  
opts.alpha = 1;  
% 每次挑出一个batchsize的batch来训练,也就是每用batchsize个样本就调整一次权值,而不是  
% 把所有样本都输入了,计算所有样本的误差了才调整一次权值  
opts.batchsize = 50;   
% 训练次数,用同样的样本集。我训练的时候:  
% 1的时候 11.41% error  
% 5的时候 4.2% error  
% 10的时候 2.73% error  
opts.numepochs = 10;  
  
% 然后开始把训练样本给它,开始训练这个CNN网络  
cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);  
  
% 然后就用测试样本来测试  
[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);  
  
%plot mean squared error  
plot(cnn.rL);  
%show test error  
disp([num2str(er*100) ‘% error‘]);  

  

atlab cnn程序例子

标签:util   run   开始   plot   bad   input   get   sha   mep   

原文地址:https://www.cnblogs.com/chengxufuwu/p/12389267.html

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