matlab 如何获取cnn在softmax层的值
时间: 2024-05-09 09:15:23 浏览: 15
在 MATLAB 中,您可以使用以下步骤来获取CNN在softmax层的值:
1. 加载您的CNN模型并输入图像。
2. 通过调用 predict 函数来进行预测,如下所示:
```
predictions = predict(cnn, img);
```
这将返回一个包含每个类别预测概率的向量。
3. 对于softmax层,您可以通过以下方式获取其值:
```
softmaxLayer = cnn.Layers(end);
softmaxOutput = softmaxLayer.predict(predictions);
```
其中,`end` 参数表示最后一层(即softmax层)。
现在,`softmaxOutput` 将包含您的CNN在softmax层中的输出值。
相关问题
MATLAB中对CNN添加dropout层应该加在哪
在 MATLAB 中,可以通过在 CNN 模型中添加 dropout 层来防止过拟合。一般来说,dropout 层应该添加在全连接层(Fully Connected layer)之间,且一般只在训练过程中使用,而在测试时不需要使用 dropout 层。
在 MATLAB 中,可以使用 `dropoutLayer` 函数来添加 dropout 层。例如:
```matlab
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
dropoutLayer(0.5)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
```
在上述代码中,dropout 层被添加在全连接层之前,dropout 的概率为 0.5。
将卷积神经网络softmax层替换SVM层的matlab代码
在卷积神经网络中,softmax层通常用于分类问题。如果要将softmax层替换为SVM层,可以考虑使用支持向量机(SVM)分类器。以下是一个简单的matlab代码示例,演示如何将softmax层替换为SVM层:
```matlab
% 加载数据集
load mnist_uint8;
% 将数据集转换为double类型
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
% 将标签转换为向量形式
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);
% 构建卷积神经网络
cnn.layers = {
struct('type', 'i') % 输入层
struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) % 卷积层1
struct('type', 's', 'scale', 2) % 下采样层1
struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) % 卷积层2
struct('type', 's', 'scale', 2) % 下采样层2
struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 4) % 卷积层3
struct('type', 's', 'scale', 2) % 下采样层3
struct('type', 'c', 'outputmaps', 16, 'kernelsize', 4) % 卷积层4
struct('type', 's', 'scale', 2) % 下采样层4
struct('type', 'c', 'outputmaps', 16, 'kernelsize', 4) % 卷积层5
struct('type', 's', 'scale', 2) % 下采样层5
struct('type', 'f', 'length', 100) % 全连接层1
struct('type', 'f', 'length', 10) % 全连接层2
struct('type', 'softmax') % softmax层
};
% 将softmax层替换为SVM层
cnn.layers{end}.type = 'svm';
% 初始化卷积神经网络
opts.alpha = 1;
opts.batchsize = 50;
opts.numepochs = 20;
cnn = cnninit(cnn, train_x, train_y);
% 训练卷积神经网络
cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);
% 使用测试集评估模型
[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);
% 打印错误率
disp(['测试集错误率: ', num2str(er * 100), '%']);
% 显示一些错误分类的样本
figure;
for i = 1:20
im = test_x(:, :, bad(i));
im = reshape(im, 28, 28);
subplot(4, 5, i);
imshow(im);
title(['真实标签:', num2str(test_y(bad(i))), ', 预测标签:', num2str(cnn.layers{end}.class(bad(i)))]);
end
```
在这个例子中,我们将softmax层替换为SVM层。通过将SVM层添加到卷积神经网络中,我们可以将softmax分类器替换为支持向量机分类器。
请注意,这只是一个简单的示例代码,您可以根据需要进行修改和优化。
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