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trainNetwork() 的输出类型必须是 categorical()。如何创建具有浮点/真实输出的 CNN？

我的意思是以下命令给出以下错误：

>> convnet = trainNetwork(input_datas, [0.0, 0.1, 0.2, 0.3], networkLayers, opts);
Error using trainNetwork>iAssertCategoricalResponseVector (line 269)
Y must be a vector of categorical responses.

（错误消息对应于 [0.0, 0.1, 0.2, 0.3] 向量），但我需要真正的输出，而不是类别。

networkLayers 如下：

>> networkLayers= 

5x1 Layer array with layers:
  1   ''   Image Input       1x6000x1 images with 'zerocenter' normalization
  2   ''   Convolution       10 1x100 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0]
  3   ''   Max Pooling       1x20 max pooling with stride [10  10] and padding [0  0]
  4   ''   Fully Connected   200 fully connected layer
  5   ''   Fully Connected   1 fully connected layer
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2 回答 2

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为此，您必须更改最后一层。这可以是均方误差函数。这个问题解释了你怎么能做到这一点

也称为回归。您必须手动添加损失函数。

于 2017-04-19T12:30:58.650 回答
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答案分为两部分

1.分类与回归 这篇文章简要描述了

回归：输出变量取连续值。

分类：输出变量采用类标签。

所以我的问题是（当我问这个问题时）我需要一个神经网络来解决回归问题，而不是分类问题。

2. Matlab 框架

在 Matlab 中有两种使用神经网络的基本方法。

较旧的框架使用“神经网络”类定义了所有网络。使用这种方式可以轻松构建一些基础网络（例如使用前馈网络或layrecnet），但构建更复杂的网络是一项艰巨的工作。可以在此处找到使用网络类构建自定义神经网络的更多详细信息。

R2016a 中引入了更新的方法。介绍可以在这里找到。我尝试使用这个框架。但是这个框架只支持从 2017a 开始的回归问题！所以这是一个非常新的工具。但是这里可以找到使用 newwer 框架解决回归问题的描述。

于 2017-05-04T19:20:38.347 回答