残差图matlab代码
时间: 2023-11-22 07:01:40 浏览: 68
下面是一个简单的残差图的Matlab代码示例:
```matlab
% 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 10.1];
% 使用线性回归拟合数据
p = polyfit(x, y, 1);
y_fit = polyval(p, x);
% 计算残差
residuals = y - y_fit;
% 绘制残差图
plot(x, residuals, 'o');
xlabel('x');
ylabel('Residuals');
title('Residual plot');
```
在这个例子中,我们首先生成了一组示例数据,然后使用`polyfit`函数进行线性回归拟合。接着,我们计算了残差,并使用`plot`函数绘制了残差图。
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残差网络matlab代码
以下是一个简单的残差网络的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义网络结构
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
additionLayer(2)
reluLayer
convolution2dLayer(3, 64, 'Stride', 2, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
convolution2dLayer(1, 64, 'Stride', 2)
batchNormalizationLayer
additionLayer(2)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 加载数据集
[XTrain, YTrain] = cifar10TrainData;
% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
```
这个代码示例创建了一个简单的残差网络,用于 CIFAR-10 数据集的图像分类。在网络中,添加了残差块以增加网络深度。训练使用了随机梯度下降(SGD)优化器,并使用了数据增强来增加数据集的多样性。
深度残差网络matlab代码
以下是一个简单的深度残差网络的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 深度残差网络的实现
% 加载数据和标签
load('data.mat');
load('labels.mat');
% 设置网络参数
numClasses = 10; % 分类的类别数
inputSize = [28 28 1]; % 输入图像的大小
layers = [imageInputLayer(inputSize)
convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3,64,'Stride',2,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3,64,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3,128,'Stride',2,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer(3,128,'Padding',1)
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer()];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'Plots','training-progress', ...
'MaxEpochs',20, ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'MiniBatchSize', 128);
% 训练网络
net = trainNetwork(data,labels,layers,options);
```
这个示例代码实现了一个深度残差网络,包含了输入层、卷积层、批量归一化层、ReLU层、全连接层和分类层等组成部分。通过调整网络的层数和参数,可以实现不同的深度残差网络。
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