MatConvNet训练方法

于 2021-10-26 09:28:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuhong525/article/details/120965151
本文详细介绍了使用MatConvNET进行深度学习模型训练的过程，包括设置epoch的学习率，GPU/CPU之间的迁移，训练集的洗牌以及如何保存网络权重。对于希望在MATLAB环境中进行卷积神经网络训练的读者，这篇博文提供了清晰的操作指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

看到一篇博文，对MatConvNET使用时的训练过程总结得很好。

https://www.cnblogs.com/tendence/p/7116095.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

MatConvNET训练步骤如下：

  • 记录当前epoch的状态（可以从以前保存的检查点继续开始训练，因此epoch不一定为0）
  • 设置本次epoch的学习率和theta参数
  • 将当前网络移动到gpu（如果有gpu的话）
  • 训练状态设置（对训练集数据洗牌做打乱顺序处理）
  • 调用处理epoch函数
  • 将最后一个layer设置为空
  • 将当前网络移动到cpu（即保存当前网络模型）
  • 保存当前epoch的网络数据（即权重）
MatConvNet 练习使用CNN
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操作的数组维度必须匹配figure(1);clf;Y = VL_NNCONV(X, F, B)计算图像堆x的卷积，F是卷积核，B是偏置。X=H*W*D*N, (H,W)是图像的高和宽，D是图像深度（特征频道的数目,例彩色就是3），N是堆中图像的数目。F=FW*FH*FD*K ,(FH,FW)是卷积核的大小，FD是卷积核的深度，须与D一致，或能整除D，K是卷积核的数目。
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用自己的数据集基于matconvnet训练fast rcnn，代码主要分为3部分， fast_rcnn是原始代码， myfast_rcnn是在学习的过程中对原始代码的注释， breast_fast_rcnn：是对原始代码进行修改，训练自己DDSM数据的程序
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