function [error,yp,a] = evaluatemnist(hidenActiFcn,outputActiFcn,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer) num = length(y_valid); a = x_valid; for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = hidenActiFcn(z); end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = outputActiFcn(z); [~,yp] = max(a); yp = yp-1; error = sum(yp==y_valid)/num; end

这段代码是用于评估MNIST数据集分类效果的函数。其中，输入参数包括x_valid和y_valid表示验证集的输入数据和标签，weight和bias表示神经网络的权重和偏置，nlayer表示网络的层数，hidenActiFcn和outputActiFcn分别表示隐藏层和输出层的激活函数。

函数首先将输入数据x_valid作为网络的输入，经过隐藏层的计算得到最终的输出结果a。然后，通过max函数取得输出结果中最大值所在的索引，即为分类结果yp。最后，将yp与验证集标签y_valid进行比较，计算正确分类的样本数占总样本数的比例，即为分类的准确率error。

这个函数的作用是用来评估神经网络在MNIST数据集上的分类效果，以便调整网络结构和参数，提高分类准确率。

相关问题

if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe;

这段代码是用于记录并显示准确率的部分，其中：

- mod函数用于判断当前迭代次数是否为rstep的倍数；
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数，则iia加1，表示记录了一个准确率；
- evaluatemnist函数用于计算在验证集上的准确率；
- 将计算得到的准确率存入accuracy向量中；
- plot函数用于绘制准确率图像；
- title函数用于设置图像标题，显示当前的准确率；
- getframe函数用于捕获图像，将其添加到动画中。

figure plot(accuracy,'r','linewidth',2); ylim([0.95,0.99]) legend(num2str(arch)) title(['ReLU激活函数+均方误差代价函数+L2规则化,最高识别率：',num2str(max(accuracy)*100),'%']) grid on accuracy_test = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_test,y_test,weight,bias,nlayer); disp(['测试数据test_data的识别率: ',num2str(accuracy_test*100),'%']);

这段代码主要是画出训练过程中识别率的变化曲线，并输出测试数据的识别率。

其中，figure plot(accuracy,'r','linewidth',2) 是将训练过程中的识别率 accuracy 绘制成一条红色线条并显示出来。

ylim([0.95,0.99]) 是设置 y 轴的范围为 0.95 到 0.99。

legend(num2str(arch)) 是添加图例，arch 表示网络结构，在这里将其转换成字符串类型。

title(['ReLU激活函数+均方误差代价函数+L2规则化,最高识别率：',num2str(max(accuracy)*100),'%']) 是添加图表标题，并将最高识别率显示在标题中。

grid on 是添加网格线。

evaluatemnist 函数用于评估模型在测试数据上的识别率，输出值为 accuracy_test。

disp(['测试数据test_data的识别率: ',num2str(accuracy_test*100),'%']); 是将测试数据的识别率输出到控制台。