储存参数是模型最开始的工作吗

储存参数不是模型最开始的工作。模型最开始的工作通常是建立模型结构，即确定模型的层数、每层的神经元数量、激活函数等。在建立好模型结构后，模型需要进行初始化，即对模型的参数进行随机初始化或使用预训练模型进行初始化。然后，模型才能进行训练，训练的过程中，模型会自动调整参数，以使得模型的输出结果尽可能地接近真实结果。在模型训练完成后，需要将训练得到的模型参数保存在文件中以便于后续使用。因此，储存参数是模型训练完成后的工作，不是模型最开始的工作。

相关问题

储存参数是模型计算流程最开始的一步吗，在模型输入层之前？

储存参数不是模型计算流程最开始的一步，也不在模型输入层之前。模型的计算流程最开始的一步是将输入数据经过预处理后，转化为模型可以处理的格式，并将其输入到模型的输入层中进行处理。在模型的输入层中，模型会根据输入数据和初始化的模型参数，进行一系列的计算和变换，最终得到模型的输出结果。在模型训练完成后，需要将训练得到的模型参数保存在文件中以便于后续使用。因此，储存参数是在模型计算流程的某个阶段进行的，不是最开始的一步，也不在模型输入层之前。

将最开始的代码每一行写注释

好的，以下是对最开始的代码每一行的注释：

function untitled() % 定义一个函数，函数名为untitled
load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') % 读取测试集标签数据
load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') % 读取训练集图像数据
load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') % 读取训练集标签数据
load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') % 读取测试集图像数据
train_num = 6000; % 训练集大小
test_num = 200; % 测试集大小
%训练数据,图像转向量
data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); % 将训练集图像数据转换成向量形式，并存储在data_train中
data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 将测试集图像数据转换成向量形式，并存储在data_test中
% 处理训练数据,防止后验概率为0
[data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理训练数据，防止后验概率为0，并将处理后的数据存储在data_train中，position存储每个类别中被删除的特征的下标
% 处理测试数据
for rows = 1:10
    data_test(:,position{1,rows})=[]; % 将测试数据中被删除的特征删除
end
%模型部分
% 超参数全部取了默认值，比较重要的，如类别的先验概率，如果不进行修改，则计算输入数据中类别的频率
% 查看nb_model即可确认所使用的超参数
Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); % 使用朴素贝叶斯分类器训练模型，并存储在Mdl中
%测试结果
result = predict(Mdl,data_test); % 使用训练好的模型对测试数据进行分类预测，并将结果存储在result中
result = result.'; % 将结果进行转置，变成行向量
xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; % x轴标签，即数字0~9
resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % 存储分类结果的频数
testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % 存储测试数据的实际频数
for i = 1:test_num
    temp1=result(i); % 获取第i个测试数据的分类结果
    temp1=temp1+1; % 将分类结果的值加1，使其符合数组下标从1开始的规定
    resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; % 将分类结果的频数加1
    temp2=test_labels1(i); % 获取第i个测试数据的实际分类结果
    temp2=temp2+1; % 将实际分类结果的值加1，使其符合数组下标从1开始的规定
    testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; % 将实际分类结果的频数加1
end
bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 绘制直方图，横坐标为数字0~9，纵坐标为分类结果的频数和实际频数
% 整体正确率
acc = 0.;
for i = 1:test_num
    if result(i)==test_labels1(i) % 如果分类结果和实际结果相等，则正确率加1
        acc = acc+1;
    end
end
title('精确度为：',(acc/test_num)*100) % 在图像上添加标题，显示整体正确率
end

function [output,position] = fun(data,label) % 定义一个函数，处理训练数据，防止后验概率为0
position = cell(1,10); % 创建一个cell，存储每类中删除的特征的下标
for i = 0:9
    temp = []; % 用于存储每个类别中的数据
    pos = []; % 用于存储每个类别中被删除的特征的下标
    for rows = 1:size(data,1)
        if label(rows)==i
            temp = [temp;data(rows,:)]; % 将属于第i类的数据存储到temp中
        end
    end
    for cols = 1:size(temp,2)
        var_data = var(temp(:,cols)); % 计算特征的方差
        if var_data==0 % 如果方差为0，则将该特征的下标存储到pos中
            pos = [pos,cols];
        end
    end
    position{i+1} = pos; % 将第i类中被删除的特征的下标存储到position中
    data(:,pos)=[]; % 将第i类中被删除的特征删除
end
output = data; % 返回处理后的训练数据
end

function [data_]= mat2vector(data,num) % 定义一个函数，将图像数据转换成向量形式
[row,col,~] = size(data); % 获取图像数据的行数和列数
data_ = zeros(num,row*col); % 创建一个矩阵，用于存储转换后的向量
for page = 1:num
    for rows = 1:row
        for cols = 1:col
            data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); % 将第page个图像的第rows行第cols列的像素值存储到data_中
        end
    end
end
end