在matlab的cnnm模型训练过程中如何只显示百分之九十以上的训练部分
时间: 2024-02-21 07:01:05 浏览: 19
在Matlab的CNN模型训练过程中,可以使用ValidationData属性来指定验证集数据。可以通过设置ValidationFrequency属性来控制模型在训练过程中的验证频率,即每训练多少个迭代后进行一次验证。然后,可以使用ValidationPatience属性来设置模型在验证集上的性能,即当验证集上的性能在一定迭代次数内未提高时,停止训练。
以下是实现只显示百分之九十以上训练部分的示例代码:
```matlab
% 加载训练数据和标签
load('training_data.mat');
load('training_labels.mat');
% 定义卷积神经网络
layers = [...];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'ValidationData', {validation_data, validation_labels}, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'ValidationPatience', 5, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(training_data, training_labels, layers, options);
```
在上述代码中,使用了trainingOptions函数定义了训练选项。设置了ValidationData属性来指定验证集数据,设置了ValidationFrequency属性来控制模型在训练过程中的验证频率,设置了ValidationPatience属性来控制模型在验证集上的性能。最后使用了Plots属性来显示训练进度。
在训练过程中,Matlab会显示训练进度窗口,其中包括训练集和验证集上的准确率和损失函数等信息。可以根据训练集和验证集上的准确率和损失函数来判断模型的训练效果,只显示百分之九十以上的训练部分。
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