深度学习 7. MatConvNet 相关函数解释说明，MatConvNet 代码理解（三）cnn_mnist_experiments.m 的注释

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（三）cnn_mnist_experiments.m

 

 

%% 原Code需要修改，不然会有错误发生，修改后代码如下：
%调用cnn_mnist_init函数
[net_bn, info_bn] = cnn_mnist(...
  'expDir', 'data/mnist-bnorm', 'batchNormalization', true);
%调用cnn_mnist函数
[net_fc, info_fc] = cnn_mnist(...
  'expDir', 'data/mnist-baseline', 'batchNormalization', false);


%% 画图val和error。并且画出objective和top1，top5的对比图。
figure(1) ; clf ;
subplot(1,2,1) ;
a1=info_fc.val.objective;
a1=a1';
semilogy(a1, 'o-') ; hold all ;
b1=info_bn.val.objective;
b1=b1';
semilogy(b1, '+--') ;
xlabel('Training samples [x 10^3]'); ylabel('energy') ;
grid on ;
h=legend('BSLN', 'BNORM') ;
set(h,'color','none');
title('objective') ;
subplot(1,2,2) ;
c1=info_fc.val.top1err;
c1=c1';
plot(c1, 'o-') ; hold all ;
d1=info_bn.val.top1err;
d1=d1';
plot(d1, '+--') ;
h=legend('BSLN-val','BSLN-val-5','BNORM-val','BNORM-val-5') ;
grid on ;
xlabel('Training samples [x 10^3]'); ylabel('error') ;
set(h,'color','none') ;
title('error') ;

 

 

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