分类任务,我的训练数量有25760个,共有61个标签,运用trainNetwork我的响应应该是什么形式的
时间: 2024-03-02 14:48:12 浏览: 35
在使用 `trainNetwork` 训练分类网络时,响应应该采用分类标签的形式,即每个响应都是一个 `numClasses x 1` 的向量,其中 `numClasses` 是分类的类别数。每个向量中只有一个元素为 1,其他元素为 0,表示该样本属于该类别。例如,如果有 4 个分类,则响应可能如下所示:
```
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
```
对于您的情况,由于共有 61 个标签,则每个响应向量的长度应该为 61。
相关问题
错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于图像、序列到标签和特征分类任务,响应必须为分类响应。
这个错误通常是由于训练数据不符合要求引起的。在使用`trainNetwork()`函数训练深度学习模型时,训练数据必须符合以下要求:
- 对于图像分类任务,训练数据应该是一个ImageDatastore对象,响应应该是categorical向量,表示每个图像的标签。
- 对于序列到标签的分类任务,训练数据应该是一个SequenceDatastore对象,响应应该是categorical向量,表示每个序列的标签。
- 对于特征分类任务,训练数据应该是一个table对象,包含特征矩阵和响应变量,响应应该是categorical向量,表示每个样本的标签。
如果训练数据不符合这些要求,就会出现类似“无效的训练数据”或“对于图像、序列到标签和特征分类任务,响应必须为分类响应”的错误。
要解决这个问题,可以检查训练数据的格式是否正确,响应变量是否是categorical向量。如果响应变量不是categorical向量,可以使用`categorical()`函数将其转换为分类变量。
以下是一个示例,演示如何使用`categorical()`函数将标签转换为categorical向量:
```matlab
% 创建一个包含标签的向量
labels = ["cat","dog","bird","cat","bird","dog","dog"];
% 将标签转换为categorical向量
Y = categorical(labels);
% 创建一个ImageDatastore对象
imds = imageDatastore('path/to/image/folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 使用训练数据训练模型
net = trainNetwork(imds,layers,options);
% 或者使用特征矩阵和标签训练模型
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = categorical(species);
T = table(X,Y);
net = trainNetwork(T,layers,options);
```
在这个示例中,`labels`变量包含了一个字符串数组,表示每个图像的标签,使用`categorical()`函数将它们转换为categorical向量。然后,使用ImageDatastore对象或特征矩阵和标签训练深度学习模型时,将这个categorical向量作为响应变量传递给`trainNetwork()`函数。
上述代码报错:错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于分类任务,响应必须为分类响应的向量
对不起,我之前的回答有误。根据你的提示,我发现代码中确实存在问题。在创建dataY时,应该使用categorical函数将class转换为类别向量,而不是像之前的代码一样用one-hot编码。另外,训练时应该使用categorical(trainY)而不是trainY。
以下是修改后的代码:
```matlab
% 读入数据
data = csvread('data.csv');
% 将数据转换为LSTM模型的格式
seqLength = 30; % 序列长度
numFeatures = 10; % 特征数
numClasses = 3; % 类别数
dataX = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, seqLength, numFeatures);
dataY = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, 1);
for i = 1:size(dataX, 1)
dataX(i, :, :) = data(i:i+seqLength-1, 1:numFeatures);
class = data(i+seqLength-1, numFeatures+1);
dataY(i) = class;
end
% 将类别向量转换为分类响应的向量
dataY = categorical(dataY);
% 划分训练集和测试集
trainSplit = 0.8;
trainX = dataX(1:round(trainSplit*size(dataX,1)), :, :);
trainY = dataY(1:round(trainSplit*size(dataY,1)), :);
testX = dataX(round(trainSplit*size(dataX,1))+1:end, :, :);
testY = data(round(trainSplit*size(dataY,1))+1:end, numFeatures+1:end);
% 设置LSTM模型的参数
numHiddenUnits = 100;
numEpochs = 10;
miniBatchSize = 64;
% 创建LSTM模型
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', numEpochs, ...
'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练LSTM模型
lstmModel = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);
% 使用测试集评估模型
YPred = classify(lstmModel, testX);
accuracy = sum(YPred == categorical(testY)) / numel(testY);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
希望这次能够帮到你!