matlab 신경망 훈련 배치 크기

Question

다른 배치 크기를 사용하여 신경망을 훈련 시키려고하지만 결과 네트워크를 병합하는 방법을 모르겠습니다.

배치 크기를 매개 변수로 사용하여 네트워크를 교육하기 위해 작성한 코드는 다음과 같습니다.

%% Train the Network using batches 
batch_size = 50; 

total_size = size(inputs,2); 
batch_num = ceil(total_size/batch_size); 

for i = 1:batch_num 
    start_index = i + batch_size * (i - 1); 
    end_index = batch_size + batch_size * (i - 1); 

    if i == batch_num 
     end_index = total_size; 
    end 

    [net,tr] = train(net,inputs(:,start_index:end_index), targets(:,start_index:end_index)); 
end 

이

순과 TR의 구조

TR =

trainFcn: 'traingdm' 
    trainParam: [1x1 nnetParam] 
    performFcn: 'mse' 
performParam: [1x1 nnetParam] 
    derivFcn: 'defaultderiv' 
    divideFcn: 'dividerand' 
    divideMode: 'sample' 
divideParam: [1x1 nnetParam] 
    trainInd: [1x538 double] 
     valInd: [1x115 double] 
     ... 

순 = 나는 결과 신경을 개최 결과 net 변수를 가져올 얼마나

Neural Network 

      name: 'Pattern Recognition Neural Network' 
    efficiency: .cacheDelayedInputs, .flattenTime, 
       .memoryReduction 
     userdata: (your custom info) 

dimensions: 

    numInputs: 1 
    numLayers: 4 
    numOutputs: 1 
numInputDelays: 0 
numLayerDelays: 0 
numFeedbackDelays: 0 
numWeightElements: 845 
    sampleTime: 1 

connections: 

    biasConnect: [1; 1; 1; 1] 
    inputConnect: [1; 0; 0; 0] 
    layerConnect: [4x4 boolean] 
outputConnect: [0 0 0 1] 

subobjects: 

     inputs: {1x1 cell array of 1 input} 
     layers: {4x1 cell array of 4 layers} 
     outputs: {1x4 cell array of 1 output} 
     biases: {4x1 cell array of 4 biases} 
    inputWeights: {4x1 cell array of 1 weight} 
    layerWeights: {4x4 cell array of 3 weights} 
    ... 

모든 배치가 완료된 후 그물?

Answer 1

정확하게 이해하면 변수 net 및 tr을 무시합니다.

사용 처음에 선언 : 그냥 셀 어레이를 사용

net = {}; 
tr = {}; 

을하고 해당 줄을 변경 :

[net{end+1},tr{end+1}] = ...