matlab中cnn中'ValidationData'参数具体用法

在MATLAB中使用卷积神经网络（CNN）训练模型时，可以使用`'ValidationData'`参数来指定验证数据集。该参数用于在每个训练周期结束时评估CNN模型的性能。具体来说，训练数据集用于调整CNN模型的权重，验证数据集用于评估CNN模型的泛化能力。

`'ValidationData'`参数通常需要一个由两个元素组成的单元格数组。第一个元素是验证图像数据，第二个元素是相应的验证标签。例如，可以使用以下代码将验证数据集传递给CNN模型：

validation_data = imageDatastore('validation_images');
validation_labels = categorical(validation_data.Labels);

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'ValidationData',{validation_data, validation_labels}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false);

在这里，`imageDatastore`函数用于创建一个验证图像数据存储器，`categorical`函数用于创建一个分类数组，`trainingOptions`函数用于指定训练选项，其中`'ValidationData'`参数指定为包含验证数据集的单元格数组。

在训练过程中，`'ValidationFrequency'`参数指定了在每个多少个训练周期后评估一次模型。在评估期间，CNN模型将使用验证数据集计算分类准确度和损失值，并将结果记录下来。根据这些结果，可以调整CNN模型的超参数，以提高其性能和泛化能力。