在 matlab 中绘制卷积网络的验证错误和训练错误

【问题标题】：Plot validation error and training error for Convolutional network in matlab在 matlab 中绘制卷积网络的验证错误和训练错误
【发布时间】：2017-08-21 12:10:35
【问题描述】：

有谁知道如何为 Matlab 中的卷积网络绘制验证错误？对于普通神经网络，有一个名为 plotperform 的函数，但这不适用于卷积网络。

【问题讨论】：

有人需要阅读一些论文！
您能详细说明一下吗？
你需要阅读科学文章来解释如何做到这一点。

标签： matlab plot neural-network

【解决方案1】：

据我所知，CNN plotperform 没有内置函数。您可以执行以下操作：

使用训练选项的检查点参数保存您的神经网络性能

    options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 1e-6, ...
    'CheckpointPath', 'models');

这将为每个 epoch 保存一个 .mat 文件。

使用 predict 来创建训练和验证准确度点你的学习曲线

你在你的 CNN 上运行检测函数来获得预测：

[bboxes, score, ~] = detect(cnn, testImage);

然后根据您拥有的 CNN 类型，您需要提出准确度基准。对于分类问题，您可以计算 F1 score 例如。

【讨论】：