Matlab-使用训练好的网络进行测试

我的项目是识别古钱币。我正在使用Matlab。我已经有了一个包含输入和输出的功能文件。我已经使用newff训练了3种类型的硬币，网络已经保存。对于这三种类型的硬币，我使用01、10和11作为目标。现在我想用那个经过训练的网络进行测试。我也有测试图像。我这样编码：

load net.mat;
load features.mat;
testInputs = Features';
out = sim(net,testInputs);
[dummy, I]=max(out);

I的值用于检查硬币类型。如果I是1，那么类型1，如果2，那么类型2，如果3，那么类型3。我说得对吗？我硬编码了这些1,2,3值，因为我给出的目标是01,10和11

if (I == 2)
    fprintf('Type1\n');
elseif (I == 1)
    fprintf('Type2\n');
elseif (I == 3)
    fprintf('Type3\n');
else
    fprintf('undefined\n');
end

虽然现在我输入了3种类型的测试硬币图像，但它要么显示1，要么显示2，表示值I，而不是3。即使我使用用于训练的同一组图像，它也会为值I提供1或2

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你能帮我一下吗？

max的第二个参数将给出输出更高的神经元的指数。如果你只有两个神经元，如果你的目标是[0,1]、[1,0]和[1,1]，注意每个目标上只有两个元素，那么就没有办法从最大值中得到3。你应该尝试[0,0,1]、[0,1,0]和[1,0,0]

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一个旁注，如果你使用TANSIG作为神经元的激活函数，考虑在目标上使用-1而不是0，这样你就可以更好地利用非线性。类似于[-1，-1,1]，-1,1，-1]，[1，-1，-1]。

看看权重矩阵，我忘了如何访问它，并确保您的网络没有固定在局部最小值上，第三个的权重为零。我是matlab新手。你能再给我解释一下吗？我不明白你上面说的话。当我训练我的数据集时，对于3种类型的硬币，我将[0,1]、[1,0]和[1,1]作为目标。我不能这样给你吗？训练后，当我将训练数据与我使用的测试图像进行比较时，out=simnet，testInputs；[dummy，I]=maxout；然后如果I==2fprintf'Type1\n'；elseif I==1 fprintf'Type2\n'；elseif I==3 fprintf'Type3\n'；else fprintf'未定义\n'；终止这是不对的吗？我总是返回1或2。权重矩阵包含各个单元之间连接的强度。如果您不熟悉，应该阅读Matlab文档。然后，您可以看到第三个单元的输入在多大程度上影响了结果。请参阅和。抱歉，另一个的编辑时间已用完。可以。非常感谢。我会通过的。