MATLAB神经网络-如何自定义属于自己的训练流程

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matlab

神经网络

pytorch

需积分: 0 3 下载量 195 浏览量 2024-03-14 10:33:06 上传评论收藏 15.43MB ZIP 举报

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你是否曾经觉得MATLAB的神经网络训练流程过于局限，想要拥有像PyTorch那样灵活自由的训练体验？现在，你的愿望即将成真！我们整理了一份珍贵资料，将向你展示如何在MATLAB中自定义神经网络训练流程，让你的训练过程焕然一新。通过本资料的案例学习，你将掌握如何摆脱MATLAB内置函数的束缚，实现个性化的训练策略。这不仅将提升你的技能水平，还可能为你的项目带来意想不到的突破。别犹豫了，赶快加入我们，一起开启MATLAB神经网络训练的新篇章吧！让我们共同探索未知的领域，激发无限可能！

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howtotrainnet_self.zip （5个子文件）

E1_howtotrainnet_self.mlx 6KB

mnist_test.csv 17.44MB

mnist_train.csv 104.5MB

E1_1_TrainNetworkUsingCustomTrainingLoop.mlx 101KB

netLoss_cal.m 295B

共 5 条

function [loss,Gradients,state] = netLoss_cal(net,inputs,labels) %% 损失函数设计 [out,state] = forward(net, inputs); % 网络前向传播获得输出 loss = crossentropy(out,labels); % 交叉熵损失函数 Gradients = dlgradient(loss, net.Learnables); % 获得梯度信息 end

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