[已解决]MATLAB图像识别

飞翔的思维

错误使用 trainNetwork (第 184 行)
无效的训练数据。最后一层的输出大小(9)与类的数量(6)不匹配。

出错 YUPENGYUAN (第 82 行)
[net,traininfo]=
trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

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Mike_python小

2023-7-31 20:31:03

发一下代码

另外

你可以检查以下几个方面：

确保数据集的标签与网络结构中的类别数量匹配。如果你的数据集有6个类别，那么网络结构中的最后一层应该有6个输出节点。

检查数据集是否正确加载，并且标签与图像对应。确保数据集中的图像和标签是正确的。

如果你的网络结构是手动定义的，确保最后一层输出大小与类别数量一致。如果使用预训练模型，可能需要根据自己的需求调整网络结构。

检查数据集是否包含重复的标签或错误的标签。确保每个类别的样本都有足够的训练样本。

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陶远航

该错误提示表明在使用MATLAB的trainNetwork函数进行图像识别训练时，出现了输出大小与类的数量不匹配的问题。具体来说，最后一层网络的输出大小为9，但类的数量为6。

要解决这个问题，你可以采取以下步骤：

1. 检查你的训练数据集（imdsTrain）中的标签是否正确。确保标签的数量与类的数量相匹配，并且每个样本都有正确的标签。

2. 检查你所定义的神经网络结构（layers）。确保最后一层的输出大小与你的问题需求相匹配。对于分类任务，最后一层的输出大小应该等于类的数量。

3. 如果你的网络结构与类数量不匹配，你需要调整网络结构，使得输出大小与类的数量一致。你可以添加一个包含6个输出节点（对应6个类别）的全连接层作为最后一层。

4. 确保你设置了适当的训练选项（options）。这些选项包括学习率、迭代次数等。确保这些选项与你的训练任务相匹配。

通过以上步骤，你应该能够解决"trainNetwork"函数中出现的无效训练数据的错误，并成功进行图像识别训练。
如果问题已经解决，请设置最佳答案

isdkz

这个错误是由于在训练图像识别模型时，输出层的大小与类的数量不匹配所导致的。具体来说，输出层的大小是9，而类的数量是6，二者应该是一致的。

解决这个问题的方法是确保输出层的大小与类的数量相匹配。在MATLAB中，你可以使用 categorical 函数将标签转换为分类数据类型，以确保输出层大小正确。

假设你有一个包含图像数据和标签的ImageDatastore对象 imdsTrain ，其中图像数据用于训练，类标签对应着6个类别。在定义神经网络模型的输出层时，你需要将输出层的大小设置为6，以与类的数量相匹配。可以使用以下代码来解决这个问题：

1. % 假设你的神经网络模型定义如下：
   
2. layers = [
   
3.     % 在这里定义你的神经网络层
   
4.     % ...
   
5.     fullyConnectedLayer(6), % 输出层的大小设置为6，与类的数量相匹配
   
6.     softmaxLayer
   
7.     classificationLayer
   
8. ];
   
9. 
   
10. % 确保标签数据的数据类型为分类类型
    
11. imdsTrain.Labels = categorical(imdsTrain.Labels);
    
12. 
    
13. % 定义训练选项
    
14. options = trainingOptions('sgdm', ...); % 根据需要设置其他训练选项
    
15. 
    
16. % 训练神经网络
    
17. [net, traininfo] = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
    

复制代码

这样，通过将输出层的大小设置为6，并将标签数据转换为分类类型，你应该可以成功训练图像识别模型，而不再遇到这个错误。

Mike_python小

发一下代码

另外

你可以检查以下几个方面：

确保数据集的标签与网络结构中的类别数量匹配。如果你的数据集有6个类别，那么网络结构中的最后一层应该有6个输出节点。

检查数据集是否正确加载，并且标签与图像对应。确保数据集中的图像和标签是正确的。

如果你的网络结构是手动定义的，确保最后一层输出大小与类别数量一致。如果使用预训练模型，可能需要根据自己的需求调整网络结构。

检查数据集是否包含重复的标签或错误的标签。确保每个类别的样本都有足够的训练样本。

陶远航

Mike_python小 发表于 2023-7-31 20:31
发一下代码

另外

你就别抢了，这个玩意你都学过？

Mike_python小

陶远航 发表于 2023-7-31 17:32
你就别抢了，这个玩意你都学过？

你学过？

陶远航

Mike_python小 发表于 2023-7-31 20:35
你学过？

没有，我这是gpt

Mike_python小

陶远航 发表于 2023-7-31 17:35
没有，我这是gpt

那不就得了

飞翔的思维

Mike_python小 发表于 2023-7-31 20:31
发一下代码

另外

谢谢大佬，我有思路了

陶远航

Mike_python小 发表于 2023-7-31 20:36
那不就得了

我丢，咋每次都是你

琅琊王朝

根据你提供的错误信息，出现了训练数据不匹配的问题。具体来说，最后一层的输出大小(9)与类的数量(6)不匹配。

这个错误通常是由以下原因之一引起的：

输出层的大小不正确：请确保输出层的大小与类的数量相匹配。在你的情况下，类的数量是6，所以输出层应该有6个节点，而不是9个。

数据集的标签不正确：检查一下数据集的标签是否正确，并与网络的输出层匹配。

数据集的标签编码方式不正确：如果你使用了独热编码（One-Hot Encoding）来表示类别标签，确保编码过程正确，每个类别只有一个1，其余都是0。

你可以按照以下步骤来解决这个问题：

确认输出层的大小与类的数量相匹配。在你的情况下，输出层应该有6个节点，而不是9个。

检查数据集的标签是否正确，并与网络的输出层匹配。

如果你使用了独热编码，请检查编码过程是否正确，并保证每个类别只有一个1，其余都是0。

如果你还需要进一步帮助，请提供更多关于你的网络结构、数据集和训练代码的详细信息，我将尽力提供更准确的解决方案。