MATLAB NN工具箱：錯誤使用trainlm

我有一個90×8的數據集，我從90個字符的圖像，即數字1-9特徵提取（通過在每10×10單元中求和1）。每一行代表一幅圖像。我嘗試使用下面的代碼來訓練神經網絡識別新的輸入圖像（即在1到9（含）之間的數字）：MATLAB NN工具箱：錯誤使用trainlm

net.trainFcn='traingdx'; 
net.performFcn='sse'; 
net.trainParam.goal=0.1; 
net.trainParam.show=20; 
net.trainParam.epochs=5000; 
net.trainParam.mc=0.95; 
net =newff(minmax(datasetNormalized'),[20 9],{'logsig' 'logsig'});  
T=reshape(repmat([1:9],10,1),1,90); 
[net,tr]=train(net,datasetNormalized,T);

後來我想用後續的使用培訓，以識別新的圖片網絡。 m是已經被特徵提取的圖像字符。

[a,m]=max(sim(net,m)); 
disp(b);

我收到以下錯誤，我沒有任何想法如何解決這個問題：

使用trainlm錯誤（線109）

輸入和目標均有不同數量的樣本。（net.train）= feval（net.trainFcn，net，X，T，Xi，Ai，EW，net.trainParam）; （行55）[net，tr] = train（net，datasetNormalized，T）;

注意：datasetNormalized是我在[0,1]中歸一化的數據集。哪一部分導致問題？

來源

2014-01-17 JasonStack

輸入和目標具有不同數量的樣本。它似乎是問題

 T=reshape(repmat([1:9],10,1),1,90) --> T=reshape(repmat([1:9],10,1),90,1) 

[net,tr]=train(net,datasetNormalized,T); --> [net,tr]=train(net,datasetNormalized',T);

來源

2014-01-17 08:48:16 michaeltang

問題依然存在 – JasonStack

究竟應該爲網絡輸入一個輸出？這太複雜了，我很困惑！ – JasonStack

錯誤信息是什麼？你能告訴我們T的大小和數據集的規格化嗎？ – michaeltang

T將被用作網絡的目標;因此，根據朋友的建議，我將T定義爲一個9 * 90的數組，其前10列的第一行有1個，其他行爲0，第二行10列的第二行有1個，所以在

T=zeros(9,90); 
for j=1:90 
    i=ceil(j/10); 
    T(i,j)=1; 
end 

[net,tr]=train(net,datasetNormalized',T);

這解決了在網絡訓練，我得到的錯誤，但我仍然不相信這是怎麼回事映射到輸入的字符，並確定他們。

來源

2014-01-17 20:00:41 JasonStack

MATLAB NN工具箱：錯誤使用trainlm

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