matlab 如何使用trainingoptions函数提高验证准确率

对于您的问题，我可以提供以下建议：您可以使用trainingoptions函数中的各种参数来调整模型的训练和验证过程，从而提高验证准确率。例如，您可以尝试调整验证比例、学习率、优化器、正则化参数等。此外，您也可以尝试使用更复杂的网络结构或增加训练数据来进一步改善模型的性能。希望这些提示能对您有所帮助。

相关问题

贝叶斯优化卷积神经网络的目标函数matlab代码咋写

贝叶斯优化卷积神经网络的目标函数需要根据具体情况进行设计，以下是一个示例的MATLAB代码，仅供参考：

function [val, sd] = convnet_bo_func(x)
% x为超参数向量
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(x(1), x(2), 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(x(3), x(4), 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(x(5))
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'none');
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

% 在验证集上测试卷积神经网络的准确率
YPred = classify(net, valData);
accuracy = sum(YPred == valLabels) / numel(valLabels);

% 返回准确率和标准差
val = accuracy;
sd = 0;
end

上述代码中，`x`为超参数向量，其中包含卷积层的内核大小、卷积核个数和全连接层的节点数等超参数。在代码中，首先定义了卷积神经网络的结构，然后使用训练数据对其进行训练。接着在验证集上测试卷积神经网络的准确率，并将其作为目标函数的返回值。目标函数的标准差设为0，因为这里没有使用随机化算法，如Monte Carlo方法，来对目标函数进行采样。

使用matlab进行编程，列出代码，并解释参数选择。输入为u，输出为y，共有296个数据。划分训练集和验证集，使得训练集有200个数据，验证集有96个数据。在RBM中输入归一化数据。并用随即搜索法确定超参数。其中，隐性单元的数量m从区间[10, 18]中得到，学习率η选自[0.1, 0.0001]，动量项选自从[0.1, 0.9]，固定权重惩罚为0.0002。CD使用一步式吉布斯抽样。使用早期停止标准以避免过拟合。列出代码

好的，根据你的要求，我可以给出以下 Matlab 代码：

% 加载数据
load('data.mat');
X = u;
Y = y;

% 归一化数据
X = normalize(X);

% 划分训练集和验证集
numTrain = 200;
numVal = 96;
idx = randperm(size(X, 1));
trainIdx = idx(1:numTrain);
valIdx = idx(numTrain+1:numTrain+numVal);
XTrain = X(trainIdx, :);
YTrain = Y(trainIdx, :);
XVal = X(valIdx, :);
YVal = Y(valIdx, :);

% 创建 RBM 模型
hiddenSizes = [10 18];
rbmnet = patternnet(hiddenSizes, 'trainscg');
rbmnet.trainParam.lr = 0.1;
rbmnet.trainParam.mc = 0.9;
rbmnet.trainParam.weightPenaltyL2 = 0.0002;
rbmnet.trainParam.showWindow = false;

% 设置超参数范围
minHiddenSizes = 10;
maxHiddenSizes = 18;
minLearningRates = 0.0001;
maxLearningRates = 0.1;
minMomentums = 0.1;
maxMomentums = 0.9;
numTrials = 50;

% 进行随机搜索
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate',learningRate, ...
    'Verbose',false);
vars = [
    optimizableVariable('hiddenSizes',[minHiddenSizes,maxHiddenSizes],'Type','integer');
    optimizableVariable('learningRate',[minLearningRates,maxLearningRates],'Transform','log');
    optimizableVariable('momentum',[minMomentums,maxMomentums],'Transform','log')
    ];
results = randomsearch(@(vars)trainAndTestRBM(vars,rbmnet,XTrain,YTrain,XVal,YVal),vars,...
    'Verbose',1,'NumTrialPoints',numTrials,'ShowPlots',true,...
    'OutputFcn',@(info)stopIfAccuracyNotImproving(info,3));

% 训练和测试 RBM 模型
function accuracy = trainAndTestRBM(vars, rbmnet, XTrain, YTrain, XVal, YVal)
    % 设置超参数
    rbmnet.layers{1}.size = vars.hiddenSizes;
    rbmnet.trainParam.lr = vars.learningRate;
    rbmnet.trainParam.mc = vars.momentum;

    % 训练模型
    rbmnet = train(rbmnet, XTrain');

    % 使用模型进行预测
    YPredTrain = sim(rbmnet, XTrain');
    YPredVal = sim(rbmnet, XVal');

    % 计算准确率
    trainAccuracy = sum(round(YPredTrain') == YTrain) / numel(YTrain);
    valAccuracy = sum(round(YPredVal') == YVal) / numel(YVal);

    % 返回验证集准确率
    accuracy = -valAccuracy;
end

% 早期停止标准函数
function stop = stopIfAccuracyNotImproving(info, epochs)
    % 如果连续 epochs 次验证集准确率都没有提高，则停止训练
    persistent lossHistory;
    if info.State.Iteration == 1
        lossHistory = inf(epochs, 1);
    end
    lossHistory = [lossHistory(2:end); info.TrainingLoss];
    stop = lossHistory(1) >= min(lossHistory);
end

其中，`data.mat` 文件是包含数据的 Matlab 数据文件，`normalize` 函数用于归一化数据，`trainAndTestRBM` 函数用于训练和测试 RBM 模型，`stopIfAccuracyNotImproving` 函数用于早期停止标准。在随机搜索中，使用了 `randomsearch` 函数进行随机搜索，搜索次数为 50 次。最终输出的是验证集准确率的相反数，因为随机搜索算法是最小化目标函数，而我们需要最大化验证集准确率。