Matlab-使用经过培训的网络进行测试

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我的项目是认识古代硬币。我正在使用Matlab。我已经有一个包含输入和输出的功能文件。我已经使用newff训练了3种硬币类型，并且已保存了net。对于这三种硬币，我使用01、10和11作为目标。现在，我想使用训练有素的网络进行测试。我也有测试图像。我这样编码：

load net.mat; load features.mat; testInputs = Features'; out = sim(net,testInputs); [dummy, I]=max(out); I值用于检查硬币类型。如果I是1，则键入1，如果2，则键入2，如果3，则键入3。我正确吗？我将这些1,2,3值硬编码，因为我将目标分别定为01、10和11。

if (I == 2) fprintf('Type1\n'); elseif (I == 1) fprintf('Type2\n'); elseif (I == 3) fprintf('Type3\n'); else fprintf('undefined\n'); end 尽管现在我输入了3种类型的测试硬币图像，但其值I却显示1或2。但不是3。即使当我使用用于训练的同一组图像时，它也会为I给出1或2。

你能帮我吗？



回答：

max（）的第二个参数将为您提供输出更高的神经元索引。如果您只有两个神经元，而您的目标是[0,1]，[1,0]和[1,1]（请注意每个目标上只有两个元素），就是这种情况，将无法获得3在那个max（）中。您应该尝试[0,0,1]，[0,1,0]和[1,0,0]。

附带说明一下，如果您将tansig用作神经元的激活功能，请考虑在目标上使用-1而不是0，以便可以更好地利用非线性。类似于[-1，-1,1]，[-1,1，-1]，[1，-1，-1]。



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