帮我写一个MATLAB的CNN多输出的回归预测模型代码
时间: 2023-08-28 09:29:38 浏览: 35
当然可以!以下是一个简单的多输出的CNN回归预测模型代码示例:
```
% 导入数据
X = load('input.mat');
Y = load('output.mat');
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(size(X,1)*train_ratio);
X_train = X(1:train_size,:);
X_test = X(train_size+1:end,:);
Y_train = Y(1:train_size,:);
Y_test = Y(train_size+1:end,:);
% 构建模型
layers = [
imageInputLayer([size(X_train,2) 1 1])
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(128)
reluLayer
fullyConnectedLayer(size(Y_train,2))
regressionLayer];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',{X_test,Y_test}, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Plots','training-progress');
% 训练模型
trainedNet = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);
```
这个模型包括一个输入层和多个卷积层、池化层、全连接层,最后是一个回归层。根据具体数据情况,可以调整模型结构和训练参数。
在多输出回归问题中,通常使用均方误差(Mean Squared Error,MSE)作为损失函数。如果有多个输出,可以使用 `multioutputloss` 函数将多个均方误差相加作为总的损失函数。例如,在本示例中,可以将训练参数中的 `LossFunction` 设置为 `multioutputloss('mse')`,即使用多输出均方误差作为损失函数。
```
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',{X_test,Y_test}, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Plots','training-progress', ...
'LossFunction',multioutputloss('mse'));
```
另外,需要注意的是,在训练数据和测试数据中,输出变量 `Y` 的维度应为 `[n_samples,n_outputs]`。如果有多个输出,需要将输出数据按列排列。例如,如果有两个输出变量 `y1` 和 `y2`,则 `Y` 的维度应为 `[n_samples,2]`,其中第一列是 `y1`,第二列是 `y2`。