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functiontest_example_CNN
loadmnist_uint8;
train_x=double(reshape(train_x,28,28,60000))/255;
test_x=double(reshape(test_x,28,28,10000))/255;
train_y=double(train_y);
test_y=double(test_y);
%%ex1Traina6c-2s-12c-2sConvolutionalneuralnetwork
%willrun1epochinabout200secondandgetaround11%error.
%With100epochsyoullgetaround1.2%error
cnn.layers={
struct(type,i)%inputlayer
struct(type,c,outputmaps,6,kernelsize,
5)%convolutionlayer
struct(type,s,scale,2)%subsamplinglayer
struct(type,c,outputmaps,12,kernelsize,
5)%convolutionlayer
struct(type,s,scale,2)%subsamplinglayer
};
cnn=cnnsetup(cnn,train_x,train_y);
opts.alpha=1;
opts.batchsize=50;
opts.numepochs=1;
cnn=cnntrain(cnn,train_x,train_y,opts);
[er,bad]=cnntest(cnn,test_x,test_y);
%plotmeansquarederror
figure;plot(cnn.rL);
assert(er0.12,Toobigerror);
functionnet=cnnsetup(net,x,y)
inputmaps=1;
mapsize=size(squeeze(x(:,:,1)));
forl=1:numel(net.layers)%layer
ifstrcmp(net.layers{l}.type,s)
mapsize=mapsize/net.layers{l}.scale;
assert(all(floor(mapsize)==mapsize),[Layer
num2str(l)sizemustbeinteger.Actual:num2str(mapsize)]);
forj=1:inputmaps
net.layers{l}.b{j}=0;
end
end
ifstrcmp(net.layers{l}.type,c)
mapsize=mapsize-net.layers{l}.kernelsize+1;
fan_out=net.layers{l}.outputmaps*
net.layers{l}.kernelsize^2;
forj=1:net.layers{l}.outputmaps%outputmap
fan_in
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