U-Net回归网络在Matlab中的实现与Loss函数曲线绘制

作者:新兰2024.01.18 04:54浏览量:61

简介:本文将介绍如何在Matlab中搭建U-Net回归网络,并通过绘制loss函数曲线图来监控训练过程。

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在Matlab中搭建U-Net回归网络,首先需要定义网络结构。U-Net由编码器和解码器两部分组成,编码器负责提取特征,解码器负责恢复图像。以下是U-Net回归网络的Matlab代码示例:

  1. % 定义网络结构
  2. inputSize = [1 256 256 1]; % 输入大小为1x256x256的单通道图像
  3. numChannels = 1; % 通道数为1
  4. numClasses = 1; % 类别数为1
  5. numLevels = 4; % 层级数为4
  6. numBlocks = 3; % 块数为3
  7. encoderFilters = [64 128 256 512]; % 编码器卷积层的滤波器数量
  8. decoderFilters = [512 256 128 64]; % 解码器卷积层的滤波器数量
  9. skipConnections = [1 2 3]; % 跳级连接层数
  10. % 定义U-Net回归网络
  11. unet = uNet(inputSize, numChannels, numClasses, numLevels, numBlocks, encoderFilters, decoderFilters, skipConnections);

接下来,我们需要准备训练数据和测试数据。假设我们有一组训练图像和对应的标签,可以用于训练网络。同时,我们还需要一组测试图像和对应的标签,用于评估网络的性能。

  1. % 准备训练数据和测试数据
  2. trainImages = imread('train_images.png'); % 读取训练图像
  3. trainLabels = imread('train_labels.png'); % 读取训练标签
  4. testImages = imread('test_images.png'); % 读取测试图像
  5. testLabels = imread('test_labels.png'); % 读取测试标签

接下来,我们使用定义的U-Net回归网络对训练数据进行训练。在训练过程中,我们可以使用Matlab的fit函数来拟合数据,并通过调整超参数、优化器和迭代次数来提高网络的性能。

  1. % 使用定义的U-Net回归网络对训练数据进行训练
  2. net = fit(trainImages, trainLabels, 'unet');

在训练完成后,我们可以使用测试数据对网络进行评估,并计算网络的性能指标。以下是一个简单的性能指标计算示例:

  1. % 使用测试数据评估网络性能并计算性能指标
  2. predictedLabels = net(testImages);
  3. performance = perform(net, testLabels, predictedLabels);
  4. mse = performance.RMSE; % 均方误差(RMSE

最后,我们可以使用Matlab的plot函数来绘制loss函数曲线图,以便更好地了解训练过程。以下是一个简单的loss函数曲线图绘制示例:

  1. % 绘制loss函数曲线图
  2. plot(net.trainingLoss);
  3. xlabel('Epoch');
  4. ylabel('Loss');
  5. title('U-Net Regression Training Loss');
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