用matlab的深度学习工具箱实现基于匹配网络one-shot样本分类代码
时间: 2023-06-30 13:07:22 浏览: 96
以下是基于匹配网络的one-shot样本分类代码示例,使用matlab的深度学习工具箱实现:
```matlab
% 数据集准备
% 在这里,我们使用Omniglot数据集,其中包含来自50个不同语言的1623个字符类别(每个类别有20个样本)。
% 这里我们只使用其中的1200个类别进行训练,剩下的423个类别用于测试。
% 数据集已经预处理为一个.mat文件,包含了训练和测试数据,以及对应的标签信息。
% 加载数据集
load('omniglot.mat');
% 训练数据
train_data = train_data';
train_labels = train_labels';
% 测试数据
test_data = test_data';
test_labels = test_labels';
% 网络定义
input_dim = 105*105; % 输入维度
hidden_dim = 64; % 隐藏层维度
output_dim = 1; % 输出维度(二分类)
% 定义网络结构
net = siamese_network(input_dim, hidden_dim, output_dim);
% 训练网络
num_epochs = 50; % 训练轮数
batch_size = 32; % 批大小
learning_rate = 0.001; % 学习率
% 定义优化器
optimizer = adam_optimizer(learning_rate);
% 训练网络
train_losses = zeros(num_epochs, 1);
for epoch = 1:num_epochs
epoch_loss = 0;
for i = 1:batch_size:size(train_data, 1)
% 获取当前批次数据及标签
batch_data = train_data(i:min(i+batch_size-1, end), :);
batch_labels = train_labels(i:min(i+batch_size-1, end));
% 前向传播计算损失
[loss, grads] = compute_loss_and_grads(net, batch_data, batch_labels);
epoch_loss = epoch_loss + loss;
% 反向传播更新参数
net = update_parameters(net, grads, optimizer);
end
train_losses(epoch) = epoch_loss / ceil(size(train_data, 1)/batch_size);
fprintf('Epoch %d, Train Loss: %f\n', epoch, train_losses(epoch));
end
% 测试网络
num_correct = 0;
for i = 1:size(test_data, 1)
% 对每个测试样本,找到它的最近邻(即与它距离最近的训练样本)
distances = sum((train_data - repmat(test_data(i,:), size(train_data, 1), 1)).^2, 2);
[~, nearest_idx] = min(distances);
% 使用最近邻与当前测试样本进行匹配,并预测其类别
input1 = test_data(i,:);
input2 = train_data(nearest_idx,:);
output = forward(net, input1, input2);
prediction = output > 0.5;
% 计算准确率
if prediction == test_labels(i)
num_correct = num_correct + 1;
end
end
accuracy = num_correct / size(test_data, 1);
fprintf('Test Accuracy: %f\n', accuracy);
```
其中,`siamese_network`函数用于定义匹配网络的结构,`adam_optimizer`函数用于定义Adam优化器,`compute_loss_and_grads`函数用于计算损失和梯度,`update_parameters`函数用于更新网络参数,`forward`函数用于前向传播计算输出。这些函数的实现可以参考深度学习工具箱的文档。
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