MATLAB -如何使用新数据集保留训练好的神经网络
MATLAB是一种高级技术计算语言和环境，广泛应用于科学、工程和数据分析领域。它提供了丰富的工具和函数库，可以用于数据处理、可视化、建模和仿真等任务。
要使用新数据集保留训练好的神经网络，可以按照以下步骤进行操作：
- 加载训练好的神经网络模型：使用MATLAB的神经网络工具箱中的函数，如
load或importONNXNetwork，加载之前训练好的神经网络模型文件。 - 准备新的数据集：确保新的数据集与之前用于训练的数据集具有相同的特征和标签。可以使用MATLAB的数据处理工具，如
readtable或imread，读取新的数据集文件或图像。 - 数据预处理：对新的数据集进行与训练数据相同的预处理步骤，例如归一化、缩放或图像增强。MATLAB提供了各种数据处理函数和工具，如
normalize、imresize和augmentedImageDatastore。 - 使用神经网络进行预测：将新的数据集输入到训练好的神经网络中，使用
predict函数进行预测。该函数将返回每个样本的预测结果。 - 评估预测结果：使用适当的评估指标（如准确率、精确率、召回率等）对预测结果进行评估。MATLAB提供了各种评估函数，如
accuracy、precision和recall。 - 可视化结果：使用MATLAB的绘图函数和工具，如
plotconfusion和imshow，对预测结果进行可视化和分析。
在腾讯云上，可以使用MATLAB作为云计算平台的一部分来执行上述操作。腾讯云提供了强大的计算资源和云服务，如云服务器、云函数和云存储，可以用于托管和运行MATLAB代码和应用程序。您可以通过腾讯云的官方网站了解更多关于云计算和相关产品的信息。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云函数（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
- 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
相关·内容
我已经训练了神经网络，我想通过使用新的数据集保留训练好的神经网络来提高网络的性能。我能用命令行而不是GUI来做这件事吗？net=patternnet(20);使用</em
浏览 8提问于2016-08-01得票数 0
我有一个有5个输入和一个输出的数据集。我想用MATLAB中的神经网络建模来训练这个数据集。当我在没有进行标准化的情况下输入数据时，1e+3附近的均方误差非常大。我的意思是，我不能在我的实际范围[0 1000]或[50 800]中获得任何值。如何将神经网络的输出转换为其在[0 1000]或[50 800]范围内<
浏览 2提问于2014-01-15得票数 0
我只想知道神经网络是否可以用单一类别的数据集进行训练。我有一组数据要用来训练神经网络。在训练之后，我想给训练好的神经网络提供新的数据(用于测试)，以检查它是否可以识别出它与训练样本相似。使用神经网络可以做到这一点吗？如果是，这将是监督学习还是无监督学习。
我知道如果有多个类，神经网络可以用于分类，但我以前从未见过单个类。一个很好的</em
浏览 76提问于2016-08-18得票数 3
回答已采纳
我正在做一个使用DWT和神经网络的CBIR项目。我已经提取了颜色和纹理特征，并训练了提取的特征的归一化值。利用matlab中的神经网络工具实现了图像分类。所有这些都成功地完成了。我的问题是--有没有办法自动将训练好的图像值插入到ms access数据库中？
谢谢。
浏览 2提问于2012-07-29得票数 2
回答已采纳
使用Matlab语言中的神经网络管理器(Nntool)，我们建立了一个神经网络network1，网络类型为前馈backprop。训练函数为TRAINLM，学习函数为LEARNGDM，性能函数为MSE。层的数目为2并且传递函数是转移的。不是的。输入的数量为2。现在，我们希望对实时值(逐个动态地)使用这个经过训练的神经
浏览 2提问于2014-04-30得票数 0
我有一个每周的作业，它从csv文件中读取数据，并基于NeuralProphet创建模型，并转储泡菜文件供以后使用。现在，我有了一个不同的python文件，它加载泡菜文件并对未来的日期进行预测。forecast
浏览 3提问于2021-12-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。好的。我这样做: model.predict ( dataset )，其中dataset是过去90天的值。我需要提前预测，比如说，10天。
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
我想将预先训练好的模型上传到DIGITS。如果我使用zip文件不接受文件。zip文件中应该包含什么内容？如何将预先训练好的模型实时VGG-19上传到数字，并将其用于不同的数据集？如何为图像大小和原始图像不同的新数据集微调新模型？
浏览 2提问于2016-10-19得票数 2
你能给我解释一下Tesseract ocr引擎上的立方体模式和立方体数据文件是什么吗?使用它们有什么好处？
如何才能训练希腊语的tesseract以获得更好的结果呢？
浏览 2提问于2013-05-16得票数 6
我试图使用MATLAB中的神经网络模式识别工具箱来识别数据集中的不同类型的类。似乎神经网络模式识别工具箱与MATLAB分类学习工具箱不同，它不允许我导入表并自动从表中提取预测器和响应。此外，我不能手动指定输入和目标到神经网络，因为它没有显示在选项中。我查看了诸如Iris数据集、葡萄酒数据集、癌症数据集等示例，但
浏览 1提问于2018-12-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我训练了4个输入由1个输出NN一个月，然后相同的NN被升级为5i 1。我应该重复训练与新的配置，还是我仍然可以使用旧的训练？
浏览 3提问于2016-07-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个VPGNet CNN模型的LMDB训练数据文件，它是在加州理工学院的车道数据集上预先训练好的。 我想在不同于训练数据集的新数据集上测试它。如何为新的测试数据创建LMDB。为了用预先训练好的网络进行测试，我需要修改prototxt文件吗？为了测试，我是
浏览 25提问于2019-02-21得票数 0
我对在训练阶段如何使用验证集感到困惑(像CNN这样的神经网络)？在Matlab或python(Keras)这样的平台中，我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于调优超参数(如神经元数目和学习速率)，假设使用SDG优化器，如何根据验证集进行调优？验证集是否只是给出了神经网络
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个2x147矩阵作为输入，3x147矩阵作为输出，我用输入矩阵和输出矩阵训练神经网络模式识别。然后我生成了经过训练的NN的Simulink模型，现在我想测试相同大小的新数据集(2x147)。我收到以下错误：
端口宽度或尺寸中的错误。NN_Trail/Pattern Recognition Neur
浏览 1提问于2016-01-19得票数 0
1回答
我正试图找到一种快速的方法来匹配数据库中的描述符。我的程序以下列方式工作：1)用图像描述符填充数据库(使用适当的特征检测算法)3)提取该图像的描述符，并将其与DB中的所有描述符进行比较，以便找到合适的匹配项。正如您可以想象的那样，计算32个描述符的比较(数百万次)是非常困难的。我使用了散列函数，但这只适用于两个完全相同<em
浏览 2提问于2012-10-26得票数 3
回答已采纳
我已经使用Matlab神经网络工具箱在包含语音特征和加速度计测量的数据集上训练了前馈神经网络。Targetset包含数据集的两个目标类:0和1。训练、验证和性能都很好，我已经为这个网络生成了代码。现在，我需要使用这个神经网络来实时识别发生时的模式，并在针对以前训练的NN测试新数据集时生成0或1
浏览 3提问于2013-01-05得票数 4
回答已采纳
2回答
我尝试使用神经网络进行分类，数据集由7个参数和超过30万个样本组成。通过使用dropout，我想看看dropout对我的网络的影响。我正在使用Matlab。但是，matlab没有完整的dropout文档。我找到了一些关于dropout的论文，但大多数都是针对图像的深度神经网络，方法非常复杂。我试过用matlab来使用</
浏览 5提问于2016-11-29得票数 1
1回答
我可以将MATLAB命令(detectSURFFeature)获得的SURF特征作为输入输入到神经网络训练网络，以便对image?.if中的对象进行分类/检测吗?是，我如何处理通过描述符获得的多维数据？我使用的图像集具有相同的分辨率和几乎相似的方向。我只使用MATLAB。
浏览 2提问于2015-03-14得票数 1
我刚刚训练了一个神经网络，我想用一个不包括在训练中的新数据集来测试它，以检查它在新数据上的性能。= vec2ind(y);
使用save net;，系统上的
浏览 2提问于2016-01-25得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
