ニューラルネットワークの複数使用、編集について

壁紙の損傷画像の正誤を深層学習のニューラルネットワークを用いて分類したい。すでにある４つの損傷状態のカテゴリに分けた学習器を作り、trainedNetworkを作成しているが、もう一つ別の2つの損傷状態のカテゴリに分けて学習させた学習器のtrainedNetworkも使いたい場合、どのようにすればよいでしょうか。下のようにtrainedNet_2,trainedNet_15のようにnetworkを単に二つ入力するだけではできませんでした。

imgdir = ['D:\open_syapen']; 
cd(imgdir)  % 撮影画像（描いてもらった壁紙の画像）
imgname = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';...
          '*.*','All Files' },'mytitle',...
          ['../' imgdir '/*.*']);
img = imread(imgname);
% img = img(:,:,1);



[Y,scores] = classify(trainedNet_2,trainedNet_15,img);


% 画面出力
h=figure;
% RGB=imread("fopen_syapen\");
imshow(img)

Answer 1

[Naoya]

複数系統の出力を持つネットワークを作成することになると思われます。

trainNetworkでは複数系統の出力を持つネットワークを作成することはできませんが、R2023b 以降をお使いの場合は、trainNetworkの代わりに、trainnet による学習にて実現できます。

Toolbox提供の例題 「複数の出力をもつネットワークの学習」がご参考いただけます。

(本例題は、2系統の出力を持ち、そのうちの1系統が分類、残りの1系統が回帰を出力するモデルとなります)