我的样本个数有27450个,输入维度为16*16*3,输出为一个61维的向量。输入维度为16*16*3*27450,输出为61*27450.我的网络inputsize为16*16*3,输出为61.为什么会报错错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于回归任务,响应必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组。
时间: 2023-11-28 14:05:03 浏览: 28
根据你的描述,你的输入数据维度为16*16*3*27450,输出数据维度为61*27450,这意味着你有27450个样本,每个样本的输入维度为16*16*3,输出维度为61个类别的概率分布向量。
在使用`trainNetwork`函数进行训练时,你需要将输入和输出数据传入函数中。这里需要注意的是,输入数据和输出数据都应该是四维数组。因此,你需要将输入和输出数据进行reshape操作,将其转换成四维数组。具体地,你可以将输入数据reshape成[16,16,3,27450]的四维数组,将输出数据reshape成[61,1,1,27450]的四维数组。代码示例如下:
```
% 将输入数据reshape成[16,16,3,27450]的四维数组
inputData = reshape(inputData,[16,16,3,27450]);
% 将输出数据reshape成[61,1,1,27450]的四维数组
outputData = reshape(outputData,[61,1,1,27450]);
% 使用trainNetwork函数进行训练
net = trainNetwork(inputData,outputData,layers,options);
```
这样,你就可以成功地使用`trainNetwork`函数进行训练了。
相关问题
请设计一个处理输入维度为2d的自注意力算子
好的,以下是处理输入维度为2d的自注意力算子的设计:
首先,我们需要将输入数据表示为一个张量,假设输入数据为 $X \in \mathbb{R}^{n \times d}$,其中 $n$ 是样本数量,$d$ 是每个样本的特征维度。接下来,我们需要为每个样本计算自注意力。具体来说,对于样本 $x_i$,我们需要计算其与所有其他样本的相似度,然后用这些相似度来给 $x_i$ 分配一个加权平均值。
为了计算相似度,我们可以使用点积或缩放点积注意力(scaled dot-product attention)。点积注意力计算两个向量之间的点积作为相似度,而缩放点积注意力则对点积进行缩放,以避免在计算过程中出现数值不稳定的情况。这里我们采用缩放点积注意力,具体来说,我们将输入数据 $X$ 乘以三个权重矩阵 $W_q, W_k, W_v \in \mathbb{R}^{d \times d}$ 得到查询矩阵 $Q \in \mathbb{R}^{n \times d}$,键矩阵 $K \in \mathbb{R}^{n \times d}$ 和值矩阵 $V \in \mathbb{R}^{n \times d}$:
$$
Q = XW_q, \ K = XW_k, \ V = XW_v
$$
然后,我们将查询矩阵 $Q$ 与键矩阵 $K$ 的转置 $K^T$ 相乘得到相似度矩阵 $S \in \mathbb{R}^{n \times n}$:
$$
S = QK^T / \sqrt{d}
$$
接下来,我们需要为每个样本分配一个加权平均值。具体来说,对于样本 $x_i$,我们将其注意力权重表示为 $a_i \in \mathbb{R}^{n}$,其中:
$$
a_i = \mathrm{softmax}(S_{i, :})
$$
然后,我们将 $a_i$ 与值矩阵 $V$ 相乘,得到加权平均值 $o_i \in \mathbb{R}^{d}$:
$$
o_i = a_i V
$$
最后,我们将所有加权平均值 $o_i$ 拼接起来,得到输出张量 $Y \in \mathbb{R}^{n \times d}$:
$$
Y = [o_1, o_2, \dots, o_n]
$$
这就是处理输入维度为2d的自注意力算子的设计。
输入数据的维度,常用三维张量表示,这三个维度分别是什么
输入数据的三维张量表示通常为 `(batch_size, sequence_length, embedding_dim)`,其中:
- `batch_size` 表示输入数据的批次大小,即一次性输入的样本数量。
- `sequence_length` 表示每个样本的序列长度,即每个样本有多少个词或符号。
- `embedding_dim` 表示每个词或符号向量的维度,即每个词或符号用多少个数字表示。
例如,如果一个文本分类任务的批次大小为 32,每个句子包含 50 个词,每个词使用长度为 128 的向量表示,那么输入数据的维度就是 `(32, 50, 128)`。
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