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

hflip= iaa.Fliplr(p=1.0) input_hf= hflip.augment_image(input_img)

这段代码使用了imgaug库中的一些函数来进行图像增强。具体来说，它首先创建了一个水平翻转（horizontal flip）的增强器对象，即`iaa.Fliplr(p=1.0)`。这个对象的`p`参数指定了应用增强的概率，这里设置为1.0，表示始终应用这个增强。

然后，它使用这个增强器对象的`augment_image()`方法来对输入图像进行水平翻转，即`input_hf= hflip.augment_image(input_img)`。这将返回一个增强后的图像，即水平翻转后的图像。注意，这个方法并不会修改原始图像，而是返回一个新的增强后的图像。

如果你希望了解更多关于imgaug库的图像增强方法和用法，可以查看它的官方文档。

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。