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MATLAB代做|FPGA代做|python代做-卷积神经网络的matlab源码

时间:2021-1-17 6:23:25 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|python代做-卷积神经网络的matlab源码...
function net = cnntrain(net, x, y, opts)  
    m = size(x, 3); % m 保存的是 训练样本个数  
%     m
%     opts.batchsize
    numbatches = m / opts.batchsize;  
    % rem: Remainder after division. rem(x,y) is x - n.*y 相当于求余  
    % rem(numbatches, 1) 就相当于取其小数部分,如果为0,就是整数  
    if rem(numbatches, 1) ~= 0  
        error('numbatches not integer');  
    end  
      
    net.rL = [];  
    for i = 1 : opts.numepochs  
        % disp(X) 打印数组元素。如果X是个字符串,那就打印这个字符串  
        disp(['epoch ' num2str(i) '/' num2str(opts.numepochs)]);  
        % tic 和 toc 是用来计时的,计算这两条语句之间所耗的时间  
        tic;  
        % P = randperm(N) 返回[1, N]之间所有整数的一个随机的序列,例如  
        % randperm(6) 可能会返回 [2 4 5 6 1 3]  
        % 这样就相当于把原来的样本排列打乱,再挑出一些样本来训练  
        kk = randperm(m);  
        for l = 1 : numbatches  
            % 取出打乱顺序后的batchsize个样本和对应的标签  
            batch_x = x(:, :, kk((l - 1) * opts.batchsize + 1 : l * opts.batchsize));  
            batch_y = y(:,    kk((l - 1) * opts.batchsize + 1 : l * opts.batchsize));  
  
            % 在当前的网络权值和网络输入下计算网络的输出  
            net = cnnff(net, batch_x); % Feedforward  
            % 得到上面的网络输出后,通过对应的样本标签用bp算法来得到误差对网络权值  
            %(也就是那些卷积核的元素)的导数  
            net = cnnbp(net, batch_y); % Backpropagation  
            % 得到误差对权值的导数后,就通过权值更新方法去更新权值  
            net = cnnapplygrads(net, opts);  
            if isempty(net.rL)  
                net.rL(1) = net.L; % 代价函数值,也就是误差值  
            end  
            net.rL(end + 1) = 0.99 * net.rL(end) + 0.01 * net.L; % 保存历史的误差值,以便画图分析  
        end  
        toc;  
    end  
      
end  

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作者:卷积神经网络 来源:卷积神经网络
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