%% loading data load('data_CUB'); [train_X, xval_mean, xval_variance, xval_max] = normalization(train_X); [trainval_X, xtest_mean, xtest_variance, xtest_max] = normalization(trainval_X); val_X = normalization(val_X, xval_mean, xval_variance, xval_max); test_X = normalization(test_X, xtest_mean, xtest_variance, xtest_max); %% Train the model using train+val data with the eta and K selected on the validation set disp('Train the model...'); disp(['K=' num2str(param.K) ', eta=' num2str(param.eta) ', nepoch=' num2str(param.nepoch)]); W = latEm_train(trainval_X, trainval_labels, trainval_Y(param.cls_emb), param.eta, param.nepoch, param.K); acc_test = latEm_test(W, test_X, test_Y(param.cls_emb), test_labels); disp(['Mean class accuracy=' num2str(acc_test)]);

这段代码是用于加载数据，进行数据归一化，并训练和测试模型的过程。让我解释一下它的逻辑：

首先，使用load函数加载名为'data_CUB'的数据。

接下来，调用normalization函数对训练数据进行归一化，并将归一化后的均值、方差和最大值存储在xval_mean、xval_variance和xval_max中。

然后，调用normalization函数对训练+验证数据进行归一化，并将归一化后的均值、方差和最大值存储在xtest_mean、xtest_variance和xtest_max中。

接着，调用normalization函数对验证数据进行归一化，并使用之前计算得到的验证集归一化参数。

最后，调用normalization函数对测试数据进行归一化，并使用之前计算得到的测试集归一化参数。

接下来，输出一些训练模型的相关信息，包括选择的K值、eta值和nepoch值。

然后，调用latEm_train函数使用训练+验证数据集、类别嵌入和相关参数进行模型训练，并将得到的权重矩阵存储在W中。

接着，调用latEm_test函数使用测试数据集、类别嵌入和已经训练好的权重矩阵W进行模型测试，并将测试结果存储在acc_test中。

最后，输出测试结果中的平均类别准确率。

这段代码的目的是加载数据、进行数据归一化，然后使用训练+验证数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。

相关问题

model_root=<MODEL_ROOT> data_path=<DATA_PATH> output_dir=<OUTPUT_DIR> # vtab-structured: dmlab # base_lr = 1.0 # lr = base_lr / 256 * cfg.DATA.BATCH_SIZE for seed in "42" "44" "82" "100" "800"; do python train.py \ --config-file configs/prompt/cub.yaml \ MODEL.TYPE "vit" \ DATA.BATCH_SIZE "64" \ MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS "100" \ MODEL.PROMPT.DEEP "True" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "sup_vitb16_imagenet21k" \ DATA.NAME "vtab-dmlab" \ DATA.NUMBER_CLASSES "6" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_DECAY "0.001" \ SEED ${seed} \ MODEL.MODEL_ROOT "${model_root}" \ DATA.DATAPATH "${data_path}" \ OUTPUT_DIR "${output_dir}/seed${seed}" done

这是一个训练模型的脚本，使用了 Vit 模型，数据集是 vtab-dmlab，使用了 configs/prompt/cub.yaml 配置文件。其中，每个种子（seed）都会进行一次训练，共训练了5次。其他参数包括 BATCH_SIZE，NUM_TOKENS，DEEP，DROPOUT，FEATURE，NUMBER_CLASSES，BASE_LR，WEIGHT_DECAY 等等。该脚本的作用是训练出一个能够对 vtab-dmlab 数据集进行分类的模型。

%%bash # launch final training with five random seeds for VTAB-dmlab, sun397 and eurosat. The hyperparameters are the same from our paper. model_root=<MODEL_ROOT> data_path=<DATA_PATH> output_dir=<OUTPUT_DIR> # vtab-structured: dmlab # base_lr = 1.0 # lr = base_lr / 256 * cfg.DATA.BATCH_SIZE for seed in "42" "44" "82" "100" "800"; do python train.py \ --config-file configs/prompt/cub.yaml \ MODEL.TYPE "swin" \ DATA.BATCH_SIZE "8" \ MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS "50" \ MODEL.PROMPT.DEEP "True" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "swinb_imagenet22k_224" \ DATA.NAME "StanfordCars" \ DATA.NUMBER_CLASSES "6" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_DECAY "0.001" \ SEED ${seed} \ MODEL.MODEL_ROOT "${model_root}" \ DATA.DATAPATH "${data_path}" \ OUTPUT_DIR "${output_dir}/seed${seed}" done

这段代码是用于训练一个基于 Swin Transformer 的模型，使用 CUB-200 数据集进行训练，优化器采用的是 SGD，初始学习率为 0.25，权重衰减为 0.001。训练时使用了 Prompt 的技术，Prompt 的 token 数量为 50，同时进行了深度 Prompt 和 0.1 的 Dropout。训练过程中使用了 5 个不同的随机种子进行训练，分别是 42、44、82、100、800。训练数据的 batch size 为 8，使用的 backbone 是 swinb_imagenet22k_224。最终的训练结果会保存在指定的输出目录中。