バイナリ分類のCNNトレーニングでエラーが発生しました

Question

こんにちはCNNに精通して、私はバイナリ分類航空機（760画像）または非航空機（750）のコードを用意しました。ここで

は私のMATLABコード

Npos = numel(possitive_regions); 
Nneg = numel(negative_regions); 

Npos_train = floor(0.25* Npos); 
Npos_val = floor(0.25*Npos); 
Npos_test = floor(0.50*Npos); 

Nneg_train = floor(0.25*Nneg); 
Nneg_val = floor(0.25*Nneg); 
Nneg_test = floor(0.50*Nneg); 

for i=1:Npos 
    im= imresize (single(possitive_regions{i,:}),[50,50]); 
    imdb.images.data(:,:,:, i) = im; 
    imdb.images.labels(i) = 1; 

     if i <= Npos_train 
      imdb.images.set(i) = 1; 
     elseif i <= Npos_train+Npos_val 
      imdb.images.set(i) = 2; 
     else 
      imdb.images.set(i) = 3; 
     end 
end 

% for negative samples 
for i=1:Nneg 
    im= imresize (single(negative_regions{i,:}),[50,50]); 
    imdb.images.data(:,:,:, i+Npos) = im; 
    imdb.images.labels(i+Npos) = 0; 

     if i <= Nneg_train 
      imdb.images.set(Npos+i) = 1; 
     elseif i <= Nneg_train+Nneg_val 
       imdb.images.set(Npos+i) = 2; 
     else 
       imdb.images.set(Npos+i) = 3;      
     end 
end 
imdb.meta.sets = {'train', 'val', 'test'} ; 
%% Network 
opts.inputSize = [50 50 3] ; 
opts.train.batchSize = 50; 
opts.train.numEpochs = 10; 
opts.train.continue = true; 
% opts.train.useGpu = false; 
opts.train.learningRate = 0.01; 
% opts = vl_argparse(opts, []); 
f = 0.01; 

f=1/100 ; 
net.layers = {} ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'conv','weights', {{f*randn(5,5,3,20, 'single'), zeros(1, 20, 'single')}},'stride', 1,'pad', 0); 
net.layers{end+1} = struct('type', 'pool','method', 'max', 'pool', [2 2], 'stride', 2, 'pad', 0) ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', 'weights', {{f*randn(5,5,20,50, 'single'),zeros(1,50,'single')}}, 'stride', 1, 'pad', 0) ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'pool', 'method', 'max', 'pool', [2 2], 'stride', 2, 'pad', 0) ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', 'weights', {{f*randn(4,4,50,500, 'single'), zeros(1,500,'single')}}, 'stride', 1, 'pad', 0) ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'relu') ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', 'weights', {{f*randn(1,1,500,10, 'single'), zeros(1,10,'single')}}, 'stride', 1, 'pad', 0) ; 
net.layers{end+1} = struct('type', 'softmaxloss') ; 
disp('Net is Ok.'); 
% [net, info] = trainfn(net, imdb, getBatch(opts), 'expDir', opts.expDir, net.meta.trainOpts, opts.train, 'val', find(imdb.images.set == 3)) ; 

[net, info] = cnn_train(net, imdb, @getBatch, opts.train, 'val', find(imdb.images.set == 2)) ; 

私はMINSTの例から、それを取ったネットワーク部分です。このファイルとgetBatch関数をMatConvNetのサンプルフォルダに保存しました。 cnn_trainを実行すると、この出力とエラーが発生します。

誰でも、このエラーを解決するのを手伝ってください。 また、私はこのエラーについて調べました。私はmexファイルをチェックし、vl_compilenn（ 'verbose'、1）を使ってコンパイルする必要があることを発見しました。 私もそれをコンパイル時にエラーが発生しました：

エラー使用してMEX

LINK：致命的なエラーLNK1104：ファイルを開くことができません 「C：\ Users \ユーザーz5085693 \ダウンロード\ matconvnet-1.0-beta23 \ matconvnet -1.0-beta23 \ matlab \ mex \ vl_nnconv.mexw64 '

vl_compilennのエラー> mex_link（行547）mex（mopts {：}）;

vl_compilenn（行498）のエラーmex_link（opts、objs、mex_dir、 、flags.mexlink）;

Answer 1

ネットワークには10の出力がありますが、2つの出力が必要なので、ネットワークを確認してください。

Answer 2

"SCRIPTを実行しようとしました"という名前のメッセージは、通常、ライブラリの設定を実行することで解決されます。 CNN列車機能を実行する前に、vl_setupnn関数を実行してみてください。