Распознавание формы Нейронная сеть плохая работа

Question

Я пытаюсь внедрить нейронную сеть для распознавания фигуры - на самом деле эти фигуры являются буквами. Я хотел бы реализовать эту сеть для работы с дескрипторами Фурье, полученными из форм. Моя проблема заключается в том, что, что бы я ни делал, изменил количество нейронов скрытого слоя, использовал разные функции обучения и т. Д., Я всегда получаю производительность сети более или менее равную 0,25. Я боролся с этим в течение пары дней, и я действительно ударил по кирпичной стене здесь, поэтому я был бы признателен за любую помощь в этом вопросе.

images = readImages(path, str_format); 
Tindex = 1; 

T = zeros(size(images,1),size(images,1)/4); 
[F Z] = GetLetterDescriptors(images{1}); 
descriptors = zeros(length(F),size(T,1)); 
for i = 1 : size(images,1)  
    [F, Z] = GetLetterDescriptors(images{i}); 
    descriptors(:,i) = F; 
    T(i,Tindex) = 1; 
    Tindex = Tindex + 1; 
end 


net = feedforwardnet(35); 
T = T'; 
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig'; 
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; 
net = trainscg(net,descriptors,T,nnMATLAB); 
y = sim(net,descriptors,[],[]); 
perf = perform(net,T,y); 

F - настоящие значения Дескрипторы Фурье.

Answer 1

Мне удалось решить эту проблему на самом деле довольно давно, но я полностью забыл об этом сообщении. Чтобы решить эту проблему, мне пришлось использовать функцию patternet вместо feedforwardnet, тогда сеть могла бы успешно узнать за пару эпох.