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。

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n)

这是一个使用SGD算法进行神经网络训练的MATLAB函数。具体参数说明如下：

- hidenActiFcn：隐藏层激活函数，如sigmoid、tanh等；
- outputActiFcn：输出层激活函数，如softmax、sigmoid等；
- weight：网络权重，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的权重矩阵；
- bias：网络偏置，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的偏置向量；
- nabla_weight：权重梯度，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的权重梯度矩阵；
- nabla_bias：偏置梯度，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的偏置梯度向量；
- nlayer：网络层数；
- mini_batch_size：小批量样本数量；
- eta：学习率；
- a：隐藏层激活值，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的隐藏层激活值向量；
- z：输出层输入值，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的输出层输入值向量；
- y：输出层激活值，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的输出层激活值向量；
- lambda：L2正则化系数；
- n：样本总数。

函数的主要功能是根据小批量样本的权重和偏置梯度来更新网络参数。具体过程如下：

- 对于每个小批量样本，计算其输出值和梯度；
- 根据小批量样本的权重和偏置梯度累加总梯度；
- 使用总梯度来更新网络参数（权重和偏置）；
- 对于每个权重，使用L2正则化来约束其大小；
- 重复以上步骤，直到达到指定的迭代次数。

这个函数的具体实现可能因人而异，但以上是其主要思路。