無名関数の原理

Question

yuya suzuki 2020-12-16

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/694995-

回答： Tohru Kikawada 2021-2-2

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初心者です。

以下のコードについて、無名関数の仕組みで理解できない部分があります。

無名関数の(xtrain,ytrain,xtest,これらの引数がどのタイミングで生成されているのか分かりません。

教えてください。

%% ライブラリの選択
library='MATLAB';
global laps
laps = 0;
%% データセットの読み込み
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
    'nndatasets','DigitDataset');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
%% ダミーのトレーニングインデックスを生成
X = (1:imds.numpartitions)';
y = imds.Labels;
%% 交差検定にCNNの予測ラベル関数のポインタを渡す
Nanasi=@(xtrain,ytrain,xtest)myCNNPredict(xtrain,ytrain,xtest,imds,library,laps);
mcr = crossval('mcr',X,y,'Predfun',Nanasi)
%% CNNを学習し、予測ラベルを出力する関数
function ypred = myCNNPredict(xtrain,ytrain,xtest,imds,library,laps)
switch library
    case 'MATLAB'
        % 結果が一意になるように乱数シードをデフォルト値に設定
        rng('default');
        % ダミーの変数ベクトルを受けてimageDatastoreを学習用とテスト用に分割
        imdsTrain = imageDatastore(imds.Files(xtrain));
        imdsTrain.Labels = ytrain;
        imdsValidation = imageDatastore(imds.Files(xtest));
        % レイヤーの設定
        layers = [
            imageInputLayer([28 28 1])
            convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
            batchNormalizationLayer
            reluLayer
            maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
            convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
            batchNormalizationLayer
            reluLayer
            maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
            convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
            batchNormalizationLayer
            reluLayer
            fullyConnectedLayer(10)
            softmaxLayer
            classificationLayer];
        options = trainingOptions('sgdm', ...
            'InitialLearnRate',0.01, ...
            'MaxEpochs',4, ...
            'Shuffle','every-epoch', ...
            'Verbose',false);
        net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
        ypred = classify(net,imdsValidation);
    case 'HALCON'
            %%%HALCON
            [RateTable,trainedNet,options]=HalconTestC(laps);   
            ypred=categorical(RateTable.Var3);
            laps=laps+1;
    end
        
        
        
end