Cv_ANN_MLP :: loadはXORプログラムで使用している正しい値を与えていません

Question

例を見つけることでCv_ANN_MLPを学習しようとしています。これは私が思いつくものです。私はMultiLayer PerceptronにXOR問題の解決策を見出そうと思っていました。タイプCvANN_MLPの "mlp"を習得した後、ファイル "mlp.yaml"に保存します。保存していますが、ロードして使用すると動作しません。

最後に、関数「void mlp（__）」があります。私は "mlp.load"とコメントして、それを訓練して保存しました。後で "mlp.save"と "mlp.train"にコメントしましたが、うまくいきません。

ありがとうございました！ （コード::ブロックとOpenCVの2.3.1を使用して）

完全なソースコード

#include <iostream> 
#include <math.h> 
#include <string> 
#include <opencv2/opencv.hpp> 

using namespace std; 
using namespace cv; 

void mlp(cv::Mat& trainingData, cv::Mat& trainingClasses, cv::Mat& testData, cv::Mat& testClasses); 


float evaluate(cv::Mat& predicted, cv::Mat& actual) { 
    assert(predicted.rows == actual.rows); 
    int t = 0; 
    int f = 0; 
    for(int i = 0; i < actual.rows; i++) { 
     float p = predicted.at<float>(i,0); 
     float a = actual.at<float>(i,0); 
     if((p >= 0.5 && a >= 0.5) || (p <= 0.5 && a <= 0.5)) { 
      t++; 
     } else { 
      f++; 
     } 
    } 
    cout<<endl<<"("<<t<<"/"<<t+f<<")"<<endl; 
    return (t * 1.0)/(t + f); 
} 


using namespace cv; 

int main(int argc, char* argv) 
{ 
    Mat trainingData(4, 2, CV_32FC1); 
    Mat testData(4, 2, CV_32FC1); 

    cv::Mat trainResult(trainingData.rows, 1, CV_32FC1); 
    cv::Mat testResult(trainingData.rows, 1, CV_32FC1); 


    trainingData.at<float>(0, 0) = 0; 
    trainingData.at<float>(0, 1) = 0; 
    trainResult.at<float>(0, 0) = 0; 

    trainingData.at<float>(1, 0) = 0; 
    trainingData.at<float>(1, 1) = 1; 
    trainResult.at<float>(1, 0) = 1; 

    trainingData.at<float>(2, 0) = 1; 
    trainingData.at<float>(2, 1) = 0; 
    trainResult.at<float>(2, 0) = 1; 

    trainingData.at<float>(3, 0) = 1; 
    trainingData.at<float>(3, 1) = 1; 
    trainResult.at<float>(3, 0) = 0; 


    cout<<"Training Data\n "<<trainingData<<"\n\n"; 
    cout<<"Training Result\n "<<trainResult<<"\n\n"; 

    testData.at<float>(0, 0) = 0; 
    testData.at<float>(0, 1) = 0; 
    testResult.at<float>(0, 0) = 0; 

    testData.at<float>(1, 0) = 0; 
    testData.at<float>(1, 1) = 1; 
    testResult.at<float>(1, 0) = 1; 

    testData.at<float>(2, 0) = 1; 
    testData.at<float>(2, 1) = 0; 
    testResult.at<float>(2, 0) = 1; 

    testData.at<float>(3, 0) = 1; 
    testData.at<float>(3, 1) = 1; 
    testResult.at<float>(3, 0) = 0; 

    cout<<"Test Data\n "<<testData<<"\n\n"; 
    cout<<"Test Result\n "<<testResult<<"\n\n"; 

    mlp(trainingData, trainResult, testData, testResult); 

    return 0; 
} 

void mlp(cv::Mat& trainingData, cv::Mat& trainingClasses, cv::Mat& testData, cv::Mat& testClasses) { 

    CvANN_MLP mlp; 
    CvANN_MLP_TrainParams params; 
    CvTermCriteria criteria; 

    mlp.load("mlp.yaml"); 

    cv::Mat layers = cv::Mat(4, 1, CV_32SC1); 


    layers.row(0) = cv::Scalar(2); 
    layers.row(1) = cv::Scalar(2); 
    layers.row(2) = cv::Scalar(15); 
    layers.row(3) = cv::Scalar(1); 



    criteria.max_iter = 300; 
    criteria.epsilon = 0.00001f; 
    criteria.type = CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS; 
    params.train_method = CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; 
    params.bp_dw_scale = 0.05f; 
    params.bp_moment_scale = 0.05f; 
    params.term_crit = criteria; 

    mlp.create(layers); 


    mlp.train(trainingData, trainingClasses, cv::Mat(), cv::Mat(), params); 

    cv::Mat response(1, 1, CV_32FC1); 
    cv::Mat predicted(testClasses.rows, 1, CV_32F); 
    for(int i = 0; i < testData.rows; i++) { 
     cv::Mat response(1, 1, CV_32FC1); 
     cv::Mat sample = testData.row(i); 

     mlp.predict(sample, response); 
     predicted.at<float>(i,0) = response.at<float>(0,0); 

     cout<<testData.at<float>(i, 0)<<", "<<testData.at<float>(i, 1)<<" = "<<response.at<float>(0, 0)<<endl; 
    } 

    cout << "Accuracy_{MLP} = " << evaluate(predicted, testClasses) << endl; 



    mlp.save("mlp.yaml"); 
} 

Answer 1

いくつかのより多くのテストの後、私はそれを考え出しました。

mlp.save（）をコメントアウトするには、mlp.create（）もコメントする必要があります。

mlp.create（）は、ファイルからロードされた後、mlpオブジェクトのレイヤを置き換えます。