CNN训练: 神经网络模型加载与训练方法

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0 下载量 137 浏览量 更新于2024-12-01 收藏 5KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源包含了关于训练卷积神经网络(CNN)的文件,具体文件名为cnn_train_dag.m。从标题和描述来看,这个文件涉及到使用传统的方法来训练卷积神经网络。标签中提及的'cnn', 'load_cnn_dag', 'thrownaqr', 'train'和'神经网络'指出了文件的主要内容。这些关键词暗示了该文件可能包含了使用CNN模型进行图像识别、分类或其他相关任务的代码脚本。同时,标签中的'load_cnn_dag'可能表示在训练过程中,会加载某个已经定义好的CNN结构(DAG可能代表有向无环图,这里可能指网络结构),而'thrownaqr'可能是一个特定的函数或者方法,用于在训练过程中进行某种操作,但具体含义不详,因为这不是一个通用的术语。在IT行业,特别是深度学习和人工智能领域,CNN模型的训练是一个非常重要的主题,涉及到很多复杂的算法和技术细节。" 接下来,我们将深入探讨CNN模型训练相关的知识点。 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习算法,特别适合处理具有网格拓扑结构的数据,如图像和视频。CNN通过模拟动物视觉皮层的结构,可以自动和有效地从图像中提取特征。 CNN由多个层次组成,其中包括卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、全连接层(Fully Connected Layer)等。在训练CNN的过程中,通常需要以下几个步骤: 1. 准备数据集:通常包括加载数据、数据预处理(如归一化、增强等)、划分训练集和测试集。 2. 构建CNN模型:设计网络结构,包括确定各层的参数和激活函数。设计时需要考虑的因素包括输入数据的大小、任务的复杂性、计算资源等。 3. 初始化参数:包括卷积核的权重、偏置项等,这些参数通常通过随机初始化或使用特定的初始化方法进行初始化。 4. 前向传播:输入数据通过各个层次进行正向传播,计算每个层次的输出。 5. 计算损失函数:使用损失函数(如交叉熵损失)评估模型输出与真实标签之间的差异。 6. 反向传播:根据损失函数的结果,计算损失关于模型参数的梯度,并通过反向传播算法更新网络中的参数。 7. 优化:通常使用梯度下降算法或其变种(如Adam、RMSprop等)来迭代地更新参数。 8. 评估模型:在验证集或测试集上评估训练好的模型性能,包括准确率、召回率、F1分数等指标。 在本资源中,提到的"load_cnn_dag"可能涉及的是如何加载一个预定义的网络结构,这对于复用模型或者微调预训练模型是非常有用的。"thrownaqr"可能是一个特有的功能或者方法,它可能是用来处理网络训练过程中的某些特定问题,可能是数值稳定性、数据预处理等方面的技术细节。 在实际应用中,CNN的训练通常需要大量的计算资源,特别是GPU,用于加速矩阵运算和并行处理。随着深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等的发展,研究人员和工程师可以更加容易地构建和训练复杂的神经网络模型。 本资源的文件名"cnn_train_dag.m"表明其可能是一个使用MATLAB语言编写的脚本文件。MATLAB是一种广泛用于数值计算和数据可视化的编程环境,提供了丰富的工具箱,包括深度学习工具箱,可以用于构建和训练各种神经网络模型。

% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

2023-05-16 上传