如何在MATLAB中使用自定義神經網絡功能圖像

Question

我必須在Matlab（2-10-2）中製作一個簡單的3層神經網絡。

我曾在Matlab的卷積神經網絡工作，並希望與簡單的神經網絡架構進行比較。

我有14000圖像的每個類，有兩個類在輸入和兩個類將在輸出。輸入處的圖像大小爲56x56 = 3136。
1）如何製作2-10-2 NN架構。

2）另外我的圖像是RGB所以它的56x56x3所以輸入矩陣將是9408？關於在輸入x如果兩個類。對於每個班級，x1的尺寸爲3161x700，x2的尺寸爲9408x700，x輸入的最終尺寸爲9408x1400，標籤爲1x1400？

Answer 1

如果你看一下feedforwardnet MATLAB help page有這樣的例子：

[x,t] = simplefit_dataset; 
net = feedforwardnet(10); 
net = train(net,x,t); 
view(net) 
y = net(x); 
perf = perform(net,y,t) 

這幾乎是你想要的。前饋網絡可以採用一系列不同的隱藏層大小，因此我們可以這樣做：

net = feedforwardnet([2 10 2]); 

獲得您想要的體系結構。您不必擔心輸入圖層大小或輸出圖層大小。這些設置爲'0'，並根據您在訓練期間提供給網絡的輸入和輸出（示例中爲net）自動設置爲正確的大小。你的情況，你可以重塑你的56x56矩陣劃分成3136x1載體：

x = reshape(x,3161,1); 

所以，按照上面的例子中，請確保您的類/目標標籤是在t和x您相應的輸入，你是好去。

這就是說，我不會使用這些網絡之一來分類圖像。 ConvNets通常是要走的路。

要分割的輸入數據（x和t）的訓練，驗證和測試集和具有訓練功能自動照顧泛化能力那樣，訓練之前：

net.divideFcn = 'dividerand'; 
net.divideParam.trainRatio = 0.7; 
net.divideParam.valRatio = 0.15; 
net.divideParam.testRatio = 0.15; 

將其組合在一起，我們有：

[x,t] = simplefit_dataset; 
net = feedforwardnet(10); 
net.divideFcn = 'dividerand'; 
net.divideParam.trainRatio = 0.7; 
net.divideParam.valRatio = 0.15; 
net.divideParam.testRatio = 0.15; 
net = train(net,x,t); 
view(net) 
y = net(x); 
perf = perform(net,y,t) 

Answer 2

對於2類分類問題單輸出邏輯神經元就足夠了。 （2-10-1）的NN架構就足夠了。