iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); 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; end end

这段代码是神经网络的训练过程，其中：

- iaa是记录准确率的数量，初始化为0；
- for循环进行max_iteration次迭代；
- pos是随机生成的样本起始位置，用于每次迭代中从训练集中随机选择mini_batch_size个样本；
- x和y分别是输入和输出样本，从训练集中选择；
- a{1}被初始化为x，然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z；
- 通过神经网络的反向传播算法，计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息，并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项；
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数，则记录当前的准确率，同时绘制准确率图像，并将准确率存入accuracy向量中。

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。

iaa.CropAndPad(px=(-10, 0), percent=None, pad_mode='constant', pad_cval=0, keep_size=False)

这是一个图像处理操作，用于在图像的边缘进行裁剪和填充。

参数说明：
- px：要裁剪或填充的像素数。如果是负数，则裁剪该数量的像素，如果是正数，则填充该数量的像素。
- percent：要裁剪或填充的百分比。如果设置了这个参数，则忽略 px 参数。
- pad_mode：填充模式，可以是 'constant'、'edge'、'reflect' 或 'symmetric'，默认为 'constant'。
- pad_cval：填充的值，默认为 0。
- keep_size：是否保持图像的原始大小。如果为 True，则在填充时不会改变图像的大小，而是在边缘添加空白区域。

该操作可用于数据增广、图像对齐等任务中。