MATLAB中的神经网络训练失败

Question

我正在使用 MATLAB 学习神经网络，我正在尝试实现一个使用 PCA 进行特征提取的人脸识别程序，以及一个用于分类的前馈神经网络。

我的训练集中有 3 个人，图像存储在“数据”目录中。

我为每个人使用一个网络，我用我的训练集的所有图像训练每个网络，我的项目的代码如下所示：

dirs = dir('data');
size = numel(dirs);
eigenVecs = [];
% a neural network for each individual
net1 = feedforwardnet(10);
net2 = feedforwardnet(10);
net3 = feedforwardnet(10);

% extract eigen vectors and prepare the input of the NN
for i= 3:size
    eigenVecs{i-2} =  eigenFaces(dirs(i).name);
end
trainSet= cell2mat(eigenVecs'); % 27X1024 double

% set the target for each NN, and then train it.
T = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
     0 0 0 0 0 0 0 0 0];
train(net1, trainSet', T);
T = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
     1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
     0 0 0 0 0 0 0 0 0];
train(net2, trainSet', T);
T = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
     1 1 1 1 1 1 1 1 1];
train(net3, trainSet', T);

在完成网络训练后，我得到了这个面板：

nntraintool panel

** 如果有人可以向我解释面板的进度部分，因为我无法理解这些数字的含义。 **

训练网络后，我尝试使用以下方法测试网络：

sim(net1, L)

其中 L 是我的集合中的一个样本，它是一个 1X1024 向量，我得到的结果是这样的：

Empty matrix: 0-by-1024

我训练神经网络的方法错了吗？我该怎么做才能修复这个程序？

谢谢

Answer 1

代码

 train(net1, trainSet', T);

不会将经过训练的网络保存到net1 变量中（它会将其保存到ans 变量中）。这就是sim 的结果为空的原因：net1 中没有经过训练的网络。你必须自己保存训练好的网络：

 net1= train(net1, trainSet', T);