TrainImagesClassifier (ann)¶

Omschrijving¶

<plaats omschrijving algoritme hier>

Parameters¶

Invoer lijst afbeeldingen [meervoudige invoer: rasters]

<plaats omschrijving parameter hier>

Invoerlijst vectorgegevens [meervoudige invoer: alle vectoren]

<plaats omschrijving parameter hier>

Invoer XML afbeelding statistiekenbestand [bestand]

Optioneel.

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard hoogte [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0

Maximale grootte trainingmonster per klasse [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1000

Maximale grootte validatiemonster per klasse [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1000

Pixels op randen opnemen [boolean]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: True

Ratio training- en validatiemonster [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0.5

Naam van het veld voor discriminatie [string]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: Klasse

Classificatie te gebruiken voor de training [selectie]

<plaats omschrijving parameter hier>

Opties:

• 0 — ann

Standaard: 0

Type trainingsmethode [selectie]

<plaats omschrijving parameter hier>

Opties:

• 0 — reg
• 1 — back

Standaard: 0

Aantal neuronen in elke tussenliggende laag [string]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: Geen

Type activatiefunctie voor neuronen [selectie]

<plaats omschrijving parameter hier>

Opties:

• 0 — ident
• 1 — sig
• 2 — gau

Standaard: 1

Parameter alfa van de activatiefunctie [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1

Parameter bèta van de activatiefunctie [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1

Sterkte van de gewogen term kleurverloop in de methode BACKPROP [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0.1

Sterkte van de momentum term (het verschil tussen de gewogen eerdere 2 iteraties) [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0.1

Initiële waarde Delta_0 van bijwerkwaarden Delta_{ij} in methode RPROP [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0.1

Ondergrens bijwerkwaarden Delta_{min} in methode RPROP [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1e-07

Criteria voor beëindiging [selectie]

<plaats omschrijving parameter hier>

Opties:

• 0 — iter
• 1 — eps
• 2 — all

Standaard: 2

Waarde epsilon, gebruikt in de criteria voor beëindiging [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0.01

Maximale aantal iteraties, gebruikt in de criteria voor beëindiging [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 1000

gebruikergedefinieerd toevalsgetal instellen [getal]

<plaats omschrijving parameter hier>

Standaard: 0

Uitvoer¶

Confusie matrixuitvoer [bestand]

<plaats omschrijving uitvoer hier>

Uitvoermodel [file]

<plaats omschrijving uitvoer hier>

Gebruik van console¶

processing.runalg('otb:trainimagesclassifierann', -io.il, -io.vd, -io.imstat, -elev.default, -sample.mt, -sample.mv, -sample.edg, -sample.vtr, -sample.vfn, -classifier, -classifier.ann.t, -classifier.ann.sizes, -classifier.ann.f, -classifier.ann.a, -classifier.ann.b, -classifier.ann.bpdw, -classifier.ann.bpms, -classifier.ann.rdw, -classifier.ann.rdwm, -classifier.ann.term, -classifier.ann.eps, -classifier.ann.iter, -rand, -io.confmatout, -io.out)

Zie ook¶