YPred = classify(net,augmentedData); YValidation = imdsValidation.Labels;

这段代码是使用深度学习网络对增强后的数据进行分类，并将分类结果与验证集的标签进行对比，从而评估模型的性能。具体来说，classify函数会将增强后的数据输入网络中进行分类，得到分类结果YPred。而imdsValidation.Labels则是验证集数据的标签，用于与YPred进行对比。最终，我们可以根据对比的结果来评估我们的模型性能。

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解释以下代码：augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData); YPred=classify(net,augimdsTest); YTrue=TestData.Labels; Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%";

这段代码用于进行测试数据集的图像分类预测，并计算预测准确率。

首先，`augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData)` 创建了一个增强的图像数据存储对象 `augimdsTest`。这个对象使用了神经网络 `net` 的第一层输入大小作为图像大小，并将测试数据集 `TestData` 作为输入数据。增强的图像数据存储对象可以在图像分类任务中进行数据增强操作，如随机翻转、旋转等。

接下来，`YPred=classify(net,augimdsTest)` 使用训练好的神经网络 `net` 对增强的测试数据集进行分类预测。`classify` 函数将返回预测结果，存储在变量 `YPred` 中。

然后，`YTrue=TestData.Labels` 将测试数据集的真实标签存储在变量 `YTrue` 中。

接着，`Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%"` 计算了预测准确率。首先，通过 `sum(YPred==YTrue)` 计算了预测正确的样本数量。然后，除以测试数据集中样本的总数 `numel(YTrue)` 并乘以 100，得到准确率。最后，使用 `round` 函数四舍五入到小数点后两位，并通过 `string` 函数转换为字符串。最终，准确率以百分比形式存储在变量 `Accuracy` 中。

以下代码出现函数或变量 'Net_Built' 无法识别的错误，请改正确：%% 导入数据 digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ... 'nndatasets','DigitDataset'); imds = imageDatastore(digitDatasetPath, ... 'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); % 图像展示 figure; perm = randperm(10000,20); for i = 1:20 subplot(4,5,i); imshow(imds.Files{perm(i)}); end %% 数据整理与归一化 labelCount = countEachLabel(imds);% 查看各类图片的数量及对应的分类标签 img = readimage(imds,1); % 设置输入图像的大小 fprintf('输入图像的大小为：'); disp(size(img)); % 指定训练集和测试集合 numTrainFiles = 750; % 指定训练集总共包含750个图像 [imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,numTrainFiles,'randomize'); % 将图片与对应的标签分开，即分成输入与输出 %% 网络定义以及训练 [layers,options] = Net_Built(imdsValidation); analyzeNetwork(layers); net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options); %% 网络分类预测 YPred = classify(net,imdsValidation); YValidation = imdsValidation.Labels; accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation); fprintf('分类测试的正确率为：'); disp(accuracy); plot(YPred); hold on plot(YValidation); hold off legend('预测分类','实际分类'); title('CNN实际测试情况'); xlabel('样本'); ylabel('分类数值');

该代码中的错误是 `Net_Built` 函数或变量未定义。可能是因为该函数或变量未在代码中定义或者在代码的其他位置定义了。

为了解决这个问题，你需要定义 `Net_Built` 函数或变量，或者将其替换为已定义的函数或变量。

例如，你可以将 `Net_Built` 替换为一个现有的卷积神经网络模型，例如 ResNet 或 VGG。或者你可以自己编写一个函数来定义网络结构。以下是一个自定义网络结构的示例代码：

function [layers,options] = Net_Built(imdsValidation)

    % 定义网络结构
    layers = [
        imageInputLayer([28 28 1])
        
        convolution2dLayer(5, 20)
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        
        maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
        
        fullyConnectedLayer(10)
        softmaxLayer
        classificationLayer];

    % 定义训练选项
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs', 5, ...
        'MiniBatchSize', 128, ...
        'Shuffle', 'every-epoch', ...
        'Verbose', false, ...
        'Plots', 'training-progress');
end

将上述代码添加到你的代码中，即可解决 `Net_Built` 未定义的问题。