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《与认知》
第六章统计学习方法上机作业
请选择一种支持向量机（如LIBSVM）或深度学习工具（如MatlabDeepLearningToolbox中的卷积神经网络
CNN），在MNIST手写数字样本集上，利用训练集样本进行训练，并对测试集样本进试。建议参照对应的示
例程序，研究并改进算法。请提交报告形式的作业，在5月19日课前交纸版作业或在网络学堂上提交电子
版均可。若程序源码有较大改动，也请在网络学堂上提交程序源码及简要说明。提交的作业报告内容要求如下：
1.算法性能分析：
请阅读支持向量机SVM或卷积神经网络CNN的源代码，在了解算法原理和技术实现细节基础上，自行
调整算法中至少一种关键参数或设置，比如:
(1)改变SVM不同的核函数类型、或引入新的特征提取及降维方法、或尝试“一对一”的多类分类算法；
(2)调整CNN的卷积层及下采样层的层数、或模板大小等参数；
(3)可能的话，还可以尝试CNN与SVM的融合，如图1所示：
图1卷积神经网络和支持向量机融合方式
（参考文献：NiuXX,SuenCY.AnovelhybridCNN–SVMclassifierforrecognizinghandwrittendigits[J].Pattern
Recognition,2012,45(4):1318-1325.）
【要求】：在至少一种不同参数或设置下分别进行训练，做出测试集识别率（或错误率）随参数或设置
变化的对照图或对照表，并标出最高识别率对应的参数或设置。
2.识别错误分析：
在算法测试环节增加代码，对测试集按类别真值y、识别输出类别ŷ分别统计样本数目，可得到形式如
表1所示的矩阵（confusionmatrix），矩阵中主对角线上的元素为正确识别的样本数目，其他元素
为识别错误的样本数目。Matlab中有相关函数confusionmat.m可完成矩阵的统计。
【要求】：统计在第2步中参数或设置取得最高识别率时的矩阵，其中最容易的样本类别。
表1测试集识别结果矩阵
识别结果ŷ0123456789
类别真值y
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
相关资源说明：
1.MNIST手写数字样本集
ModifietionalInstituteofStandardsandTechnology）手写数字样本集是与技术研
MNIST（
究院（NationalInstituteofStan
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