W1 = 1e-2*randn([9 9 20]); W5 = (2*rand(100, 2000) - 1) * sqrt(6) / sqrt(360 + 2000); Wo = (2*rand( 40, 100) - 1) * sqrt(6) / sqrt( 40 + 100);
时间: 2023-12-15 08:06:22 浏览: 167
这些语句是为mnistconv函数中的卷积神经网络模型中的权重进行初始化操作的。具体来说:
- W1是卷积层的权重,大小为[9 9 20],表示使用20个大小为9x9的卷积核进行卷积操作。
- W5是连接全连接层的权重,大小为[100, 2000],表示连接的前一层有2000个神经元,当前层有100个神经元。
- Wo是输出层的权重,大小为[40, 100],表示输出层有40个神经元,前一层有100个神经元。
其中,W5和Wo的初始化使用了一种叫做Xavier初始化的方法,旨在让权重的初始值尽可能地符合均匀分布,可以更好地帮助模型进行训练和收敛。而W1的初始化采用了高斯分布的方法,初始化值的范围为[-0.1, 0.1],因此乘以了1e-2来缩小初始值的范围。
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matlab注释以下代码Images = loadMNISTImages('./MNIST/t10k-images.idx3-ubyte'); Images = reshape(Images, 28, 28, []); Labels = loadMNISTLabels('./MNIST/t10k-labels.idx1-ubyte'); Labels(Labels == 0) = 10; % 0 --> 10 rng(1); % Learning % W1 = 1e-2*randn([9 9 20]); W5 = (2*rand(100, 2000) - 1) * sqrt(6) / sqrt(360 + 2000); Wo = (2*rand( 10, 100) - 1) * sqrt(6) / sqrt( 10 + 100); X = Images(:, :, 1:8000); D = Labels(1:8000); for epoch = 1:3 epoch [W1, W5, Wo] = MnistConv(W1, W5, Wo, X, D); end save('MnistConv.mat'); % Test % X = Images(:, :, 8001:10000); D = Labels(8001:10000); acc = 0; N = length(D); for k = 1:N x = X(:, :, k); % Input, 28x28 y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v); % [~, i] = max(y); if i == D(k) acc = acc + 1; end end acc = acc / N; fprintf('Accuracy is %f\n', acc);
这段代码是一个简单的卷积神经网络模型,用于对 MNIST 数据集进行手写数字识别。
首先使用 `loadMNISTImages` 函数加载 MNIST 数据集中的图像数据,并将其转换为 28x28 的矩阵。然后使用 `loadMNISTLabels` 函数加载标签数据,并将标签中的 0 替换为 10。接着使用随机数生成器 `rng` 设定随机数种子,以确保每次运行结果相同。
网络模型的权重参数 W1、W5 和 Wo 分别用随机数初始化。其中,W1 是一个 9x9x20 的卷积核,W5 是一个 100x2000 的全连接层权重,Wo 是一个 10x100 的全连接层权重。
接下来使用前 8000 个图像数据进行训练,训练过程中调用 `MnistConv` 函数更新权重参数 W1、W5 和 Wo。
最后使用剩余的 2000 个图像数据进行测试,计算模型的准确率并输出。
注释中的代码解释已经比较详细,这里简单总结一下:
1. 加载 MNIST 数据集中的图像数据和标签数据;
2. 初始化网络模型的权重参数;
3. 使用前 8000 个图像数据进行训练,训练过程中调用 `MnistConv` 函数更新权重参数;
4. 使用剩余 2000 个图像数据进行测试,计算模型的准确率并输出。
rand和randn
rand()函数生成的是(0,1)均匀分布的随机数,而randn()函数生成的是(0,1)标准正态分布的随机数。 在numpy库中,rand()和randn()函数可以根据不同的参数输入返回不同形式的随机数。当不输入任何参数时,rand()和randn()函数返回一个随机数。当输入参数为n时,返回1×n的一维数组。当输入两个参数m和n时,返回m×n的二维数组。在matlab中,rand()函数是产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数,而randn()函数是产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 rand()函数还有其他用法,比如rand(n)可以生成0到1之间的n阶随机数方阵,rand(m,n)可以生成0到1之间的m×n的随机数矩阵。而randn()函数用法有randn(n)和randn(m,n),分别生成均值为0方差为1的正态分布随机数。综上所述,rand()和randn()函数在不同的编程库中有不同的用法和功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [rand()与randn()函数简介](https://blog.csdn.net/sister_and_momo/article/details/130460360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [rand与randn的区别 用randn产生均值为0、方差为1的高斯白噪声](https://blog.csdn.net/qq_33467472/article/details/107957424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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