私のトピックは、MATLAB コードを使用した人工ニューラル ネットワークを使用した顔認識です。
Web から画像を取得して作業を試み、ニューラル ネットワークを使用してプログラムの実装を開始しました。
MATLAB で nprtool コマンドを入力して、データベースからの画像のトレーニング、テスト、および検証を開始しました。
各画像の平均二乗誤差の計算を開始すると、トレーニングごとに mse の値が増加しています。
mseを減らす必要があります。
それで、MATLABコードでコマンドを伝えるのを手伝ってくれる人はいますか。
また、人工ニューラル ネットワークを使用した顔認識のための正確な MATLAB コードを誰かが提供してくれれば、それも役に立ちます。
あなたが何を望んでいるのか正確にはわかりませんが、最善を尽くします。
まず、私の知る限り、mse を減らすコマンドはありません。以下の説明が理解を深めるのに役立つことを願っています。
アルゴリズムの目標は、データをオーバーフィットさせないようにしながら、mse を可能な限り減らす (適切な局所最小値に到達する) ことです。これは通常、勾配降下法を使用して行われます。もちろん、モデルが過適合であることを意味するため、mse が 0 になることはありません。また、mse 値は、使用するデータなどの多くの要素に依存します (大量のデータを使用すると、データにうまく適合するモデルを作成するのが難しくなるため、mse が高くなる可能性があります)。したがって、これらの mse 値に問題はないと思います。
NN と mse に関連する唯一のコマンドは、パラメーター オプションnet.performFnc = 'mse'です。これは、すべてのパフォーマンス関数のどれを使用するかをアルゴリズムに指示するだけです。