CNNnet = trainNetwork(imgsTrain,layers,options); save CNNnet CNNnet; trainfeatures = activations(CNNnet, imgsTrain, 'fc_1', ... 'MiniBatchSize', 10, 'OutputAs', 'rows'); testfeatures = activations(CNNnet, imgsTest, 'fc_1', ...
时间: 2023-07-15 21:09:53 浏览: 44
这段代码是基于MATLAB深度学习工具箱中的函数来训练一个卷积神经网络(CNN)模型,并将模型保存为CNNnet。接下来,使用激活函数(activations)来提取训练集和测试集的特征向量,使用的层是CNN中的第一个全连接层(fc_1)。这个函数会返回一个矩阵,每行对应于一张图片的特征向量。其中,'MiniBatchSize'指定了每次处理的图像数量,'OutputAs'指定了输出格式为行向量。
相关问题
net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
这段代码是在使用MATLAB的Deep Learning Toolbox中训练神经网络。其中,vp_train和vt_train分别表示训练集的输入和输出。layers是神经网络的层结构,options是训练选项(如学习率、最大迭代次数等)。这行代码的作用是利用训练数据vp_train和vt_train,以给定的网络结构和训练选项,训练出一个神经网络,并将其保存在net变量中。
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
这行代码是用MATLAB中的Deep Learning Toolbox中的trainNetwork函数来训练神经网络模型的。其中,p_train表示输入数据,t_train表示对应的目标输出数据,layers表示神经网络的结构,options表示训练参数,如学习率、迭代次数等。训练完成后,net会是一个已经训练好的神经网络模型。
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