使用DeepLearnToolbox预测单个图像的标签

Question

我正在使用DeepLearnToolbox来做CNN（卷积神经网络）。

我已经成功计算了我的网络并且我已经看到了我的准确性，但我的问题是：

如何查询单个图像到网络中以获得预测的标签？

我想得到的最终结果是预测的标签，可能是每个标签的错误未预测。

谢谢。

这是我测试准确性的代码：

function [er, bad] = cnntest(net, x, y) % net = network, x = test_x (images), y = test_y (labels)
    %  feedforward
    net = cnnff(net, x);
    [~, h] = max(net.o);
    [~, a] = max(y);
    bad = find(h ~= a);

    er = numel(bad) / size(y, 2);
end

Answer 1

这两行

net = cnnff(net, x);
[~, h] = max(net.o);

通过网络提供图像x，然后计算具有最大输出激活的索引h。您可以对任意输入图像x执行相同操作，它将为您提供课程h。