figure plot(accuracy,'r','linewidth',2); ylim([0.95,0.99]) legend(num2str(arch)) title(['ReLU激活函数+均方误差代价函数+L2规则化,最高识别率：',num2str(max(accuracy)*100),'%']) grid on accuracy_test = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_test,y_test,weight,bias,nlayer); disp(['测试数据test_data的识别率: ',num2str(accuracy_test*100),'%']);

这段代码主要是画出训练过程中识别率的变化曲线，并输出测试数据的识别率。

其中，figure plot(accuracy,'r','linewidth',2) 是将训练过程中的识别率 accuracy 绘制成一条红色线条并显示出来。

ylim([0.95,0.99]) 是设置 y 轴的范围为 0.95 到 0.99。

legend(num2str(arch)) 是添加图例，arch 表示网络结构，在这里将其转换成字符串类型。

title(['ReLU激活函数+均方误差代价函数+L2规则化,最高识别率：',num2str(max(accuracy)*100),'%']) 是添加图表标题，并将最高识别率显示在标题中。

grid on 是添加网格线。

evaluatemnist 函数用于评估模型在测试数据上的识别率，输出值为 accuracy_test。

disp(['测试数据test_data的识别率: ',num2str(accuracy_test*100),'%']); 是将测试数据的识别率输出到控制台。

相关问题

matlab plot figure同时弹出figure1和figure2

您可以使用 `figure` 函数创建多个图形窗口，并使用 `subplot` 函数将多个子图绘制在同一个窗口中。以下是一个示例代码，可以同时弹出 Figure 1 和 Figure 2：

% 创建 Figure 1
figure(1)
% 绘制图形
plot(x1, y1)
title('Figure 1')

% 创建 Figure 2
figure(2)
% 绘制图形
plot(x2, y2)
title('Figure 2')

在上面的代码中，`figure(1)` 和 `figure(2)` 分别创建了 Figure 1 和 Figure 2 的图形窗口。接下来，您可以使用适当的数据和绘图函数（例如 `plot`）在各个图形窗口中绘制图形。

请注意，`x1`、`y1`、`x2` 和 `y2` 是根据您的具体需求定义的数据向量，用于绘制图形。您可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。

R 语言plot(ylim)

在R语言中，你可以使用plot函数来创建图形。而ylim参数用于设置y轴的范围。

下面是一个示例代码：

# 创建一个简单的数据集
x <- 1:10
y <- x^2

# 绘制散点图，并设置y轴范围为0到100
plot(x, y, ylim = c(0, 100))

这段代码会创建一个散点图，其中y轴范围被设置为0到100。你可以根据自己的需求调整ylim参数的值来适应不同的数据范围。