maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层 fullyConnectedLayer(10) % 全连接输出层:10个类别 softmaxLayer % Softmax激活函数 classificationLayer]; % 分类层 % 设置训练选项 options = trainingOptions('sgdm', ...'MaxEpochs',10, ...'MiniBatchSize',128, ...'ValidationData', valData, ......
createNIMAScoreDistribution将分数重新调整到范围 [1, 10],然后根据平均值和标准差值生成分数的最大熵分布。 newMaxScore=10;prob=createNIMAScoreDistribution(meanData,stdData);cumProb=cumsum(prob,2); 创建一个arrayDatastore,管理分数分布的 。 probDS=arrayDatastore(cumProb','IterationDimension',2); 合并包...
min(x): 向量 x 的元素的最小值 max(x): 向量 x 的元素的最大值 mean(x): 向量 x 的元素的平均值 median(x): 向量 x 的元素的中位数 std(x): 向量 x 的元素的标准差 diff(x): 向量 x 的相邻元素的差 sort(x): 对向量 x 的元素进行排序( Sorting ) length(x): 向量 x 的元素个数 no...
for l = 1:lastFeatureLayerIdx layer = layers(l); if isa(layer,"nnet.cnn.layer.MaxPooling2DLayer") layers(l) = averagePooling2dLayer(layer.PoolSize,Stride=layer.Stride,Name=layer.Name); end end 使用修改后的图层创建图层图。 lgraph = layerGraph(layers); 可视化特征提取网络。 plot(lgraph) ...
{'tansig','purelin'},'traingdm'); net4.trainParam.goal = 1e-10;%优化目标 MSE net4.trainParam.epochs = 200;%迭代次数 net4.trainParam.lr = 0.1;%学习率 net4.trainParam.min_grad = 1e-10;%最小梯度 net4.trainParam.max_grad = 10;%最小梯度 net4.divideFcn = ''; [net4,w4] = ...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 ...
;% 定义网络结构layers = [imageInputLayer([28281])convolution2dLayer(5,28,'Padding',2,'Name','hidden1_1')reluLayer('Name','relu1_1')maxPooling2dLayer(2,'Stride',1,'Name','hidden1_2')convolution2dLayer(3,32,'Padding',1,'Name','hidden2_1')reluLayer('Name','relu2_1')max...
layer = MaxPooling2DLayer with properties: Name: '' HasUnpoolingOutputs: 0 NumOutputs: 1 OutputNames: {'out'} Hyperparameters PoolSize: [3 2] Stride: [2 2] PaddingMode: 'manual' PaddingSize: [0 0 0 0] This layer creates pooling regions of size [3 2] and takes the maximum of th...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的...
max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 ...