小编shi*_*tel的帖子

我有一个m x n x p3D矩阵,其中m x n2D图像(行*列),p是图像的数量.

我需要制作这个矩阵4D,以便新的尺寸m x n x 1 x p.对于每个图像,第三维是恒定的.

我怎样才能在MATLAB中做到这一点？

现在,我是带有2类数据的火车网络...但是在第一次迭代后精度是恒定的1!

输入数据是灰度图像.当HDF5Data创建时,两个类图像都是随机选择的.

为什么会这样？怎么了,错在哪里!

network.prototxt:

name: "brainMRI"
layer {
  name: "data"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include: {
    phase: TRAIN
  }
  hdf5_data_param {
    source: "/home/shivangpatel/caffe/brainMRI1/train_file_location.txt"
    batch_size: 10
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include: {
    phase: TEST
  }
  hdf5_data_param {
    source: "/home/shivangpatel/caffe/brainMRI1/test_file_location.txt"
    batch_size: 10
  }
}

layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 20
    kernel_size: 5
    stride: 1 …

如何使用libsvm实现一对一多类分类？请帮我解决这个问题.

我还从这个答案中读到了一对一的方法...... 使用Matlab进行交叉验证的多类SVM的完整示例[关闭]

我的测试数据:功能和最后一列是标签

D = [

1           1          1           1             1
1           1          1           9             1
1           1          1           1             1
11          11         11          11            2
11          11         11          11            2
11          11         11          11            2
30          30         30          30            3
30          30         30          30            3
30          30         30          30            3
60          60         60          60            4
60          60         60          60            4
60          60         60          60            4
];

我的测试数据是

inputTest = [
    1           1           1           1             
    11          11          11          10 …