我正在使用DeepLearnToolbox做CNN(卷积神经网络)。
我已经成功计算了我的网络并且我已经看到了我的准确性,但我的问题是:
如何在网络中查询一张图像以获得预测的标签?
我想要得到的最终结果是预测的标签,可能每个标签的错误没有预测。
谢谢。
<小时/>这是我用于测试准确性的代码:
function [er, bad] = cnntest(net, x, y) % net = network, x = test_x (images), y = test_y (labels)
% feedforward
net = cnnff(net, x);
[~, h] = max(net.o);
[~, a] = max(y);
bad = find(h ~= a);
er = numel(bad) / size(y, 2);
end
最佳答案
这两行
net = cnnff(net, x);
[~, h] = max(net.o);
通过网络输入图像x
,然后计算具有最大输出激活的索引h
。您可以简单地对任意输入图像 x
执行相同的操作,它将为您提供类 h
。
关于matlab - 使用 DeepLearnToolbox 预测一张图像的标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30461286/