R 包 Deepnet:训练和测试 MNIST 数据集 [英] R Package Deepnet: Training and Testing the MNIST dataset

问题描述

我正在尝试使用 deepenet 包的 dbn.dnn.train 函数训练 MNIST 数据集.任务是分类任务.我正在使用以下命令

I am trying to train the MNIST dataset using deepenet package's dbn.dnn.train function. The task is a classification one. I am using the following command

dbn.deepnet <- dbn.dnn.train(train.image.data,train.image.labels,hidden=c(5,5))

我面临的问题是:

1) 标签应该是因子类型向量.但是当我输入标签作为因子时，函数给出了一个错误，即y 应该是一个矩阵或向量".所以，我使用标签作为数字.如何进行分类任务

1) The labels should be factor type vector. But when i input the labels as factor the function gives an error that "y should be a matrix or vector". So, I am using labels as numeric. How to proceed for a classification task

2) 对 dbn.dnn.train 进行预测的功能是什么.我正在使用 nn.predict 但文档提到输入应该是由函数 nn.train 训练的神经网络(没有提到 dbn.dnn.train).所有记录的输出为 0.9986

2) What it the function to make the predictions for dbn.dnn.train. I am using nn.predict but the documentation mentions that the input should be neural network trained by function nn.train (dbn.dnn.train is not mentioned). The output is 0.9986 for all records

nn.predict(dbn.deepnet,train.image.data)

推荐答案

不知道你是否还在研究它，或者你是否已经找到了解决方案但是:1/试试这个:train.image.labels <- data.matrix(train.image.labels)

Don't know if you are still working on it, or if you've found the solution but : 1/ try this : train.image.labels <- data.matrix(train.image.labels)

2/我使用 nn.predict，即使神经网络是由 dbn.dnn.train 训练的.

2/ i use nn.predict, even if the neural network is trained by dbn.dnn.train.

这篇关于R 包 Deepnet:训练和测试 MNIST 数据集的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！