关于matlab的深度学习-对于训练后，想要画出训练过程的acc，loss曲线

Answer 1

为了在Matlab中绘制深度学习模型的训练过程中的准确率(acc)和损失(loss)曲线，首先需要通过trainNetwork函数训练模型并获取训练日志信息。这个操作通常会存储在变量info中。

接着，使用plot(info.TrainingLoss)绘制损失(loss)曲线，plot(info.TrainingAccuracy)绘制准确率(acc)曲线。然而，对于验证集的损失和准确率，由于训练过程的某些迭代中并未计算，这些值可能在信息结构中以NaN形式出现。

根据Matlab官网的解释，训练选项ValidationFrequency决定了软件计算验证度量的迭代次数。在这些未计算迭代中，对应的验证损失和准确率值会被标记为NaN。

为了解决这一问题，可以通过以下代码处理验证集的损失和准确率数据。首先，使用A=info.ValidationLoss将验证损失向量保存至变量A。然后，使用B=A(~isnan(A))提取A中非NaN值，并利用plot(B)绘制出没有NaN值的验证损失曲线。

解释代码中的逻辑：~isnan(A)生成一个布尔矩阵，其中每个元素表示对应A中的值是否为NaN。接着使用这个布尔矩阵对A进行逻辑非运算，即保留所有非NaN值。最终，通过plot(B)绘制出非NaN值组成的验证损失曲线。

对于使用Matlab进行深度学习的用户，网络资源可能相对较少，且使用群体可能不广。Python和Anaconda等工具通常更为流行。不论使用哪种语言或软件，重要的是学会用它来表达自己的想法。在学习过程中，我与许多挑战相伴，希望本回答能对您有所帮助。如果您发现有任何错误，请不吝指出，我将非常感激。