matlab 학습 노트 - DeepLearnToolBox MNIST 식별 네트워크 구축
두 단계로 나뉘어 사용이 매우 간단합니다.
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그리고 코드를 즐겁게 두드릴 수 있습니다. 다음은 MNIST의 핸드폰 숫자를 식별하는 공식 예입니다.
function test_example_CNN
load mnist_uint8; %
%
train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;
test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;
train_y = double(train_y');
test_y = double(test_y');
%%
% 200 ， epoch 11% ；
% 100 epochs 1.2% 。
rand('state',0)
%
cnn.layers = {
struct('type', 'i') %
struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %
struct('type', 's', 'scale', 2) %
struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %
struct('type', 's', 'scale', 2) %
};
%
cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);
%
opts.alpha = 1;
opts.batchsize = 50;
opts.numepochs = 1;
%
cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);
%
[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);
%
figure; plot(cnn.rL);
% er>=0.12
assert(er<0.12, 'Too big error');
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