卷积神经网络回归MATLAB
时间: 2023-09-27 21:05:52 浏览: 43
本文将介绍如何使用MATLAB实现卷积神经网络回归。
1. 准备数据
首先,我们需要准备数据。本文以房价预测为例,使用了一个包含506个样本的数据集,每个样本有13个特征。我们需要将数据集分为训练集和测试集。
2. 构建模型
接下来,我们需要构建卷积神经网络模型。在MATLAB中,可以使用Deep Learning Toolbox来构建模型。以下是一个简单的卷积神经网络模型:
```matlab
layers = [
imageInputLayer([1 13 1])
convolution2dLayer([1 3], 16,'Padding', 'same')
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
convolution2dLayer([1 3], 32,'Padding', 'same')
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer
];
```
该模型包括一个输入层、两个卷积层、两个池化层、两个全连接层和一个回归层。其中,第一个卷积层使用了16个大小为1×3的卷积核,第二个卷积层使用了32个大小为1×3的卷积核。两个池化层使用了大小为1×2的最大池化操作。两个全连接层分别有10和1个神经元。最后一个回归层用于预测输出。
3. 训练模型
我们需要使用训练集训练模型。以下是一个简单的训练过程:
```matlab
options = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',100,'MiniBatchSize',16,'InitialLearnRate',0.01);
net = trainNetwork(trainX,trainY,layers,options);
```
此处使用了随机梯度下降(SGD)算法,最大训练轮数为100,每批次训练样本数为16,初始学习率为0.01。trainX和trainY分别是训练集的输入和输出。
4. 测试模型
训练完成后,我们需要使用测试集评估模型的性能。以下是一个简单的测试过程:
```matlab
YPred = predict(net,testX);
rmse = sqrt(mean((YPred - testY).^2))
```
此处使用了预测函数predict,计算了模型的均方根误差(RMSE)。
5. 结论
本文介绍了如何使用MATLAB实现卷积神经网络回归。我们使用了一个简单的卷积神经网络模型,使用了随机梯度下降算法进行训练,最后使用测试集评估了模型的性能。