MATLAB手动修改神经网络权值的方法

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一、问题描述

我在MATLAB上用deepNetworkDesigner做了一个简单的网络：

现在我想手动修改网络的权值矩阵。
网络的存储格式如下：

网络名称为net，它的格式是1x1 SeriesNetwork，它只有一个元素Layers，格式是5x1Layer。

net.Layers有5个元素，分别为net.Layers（1,1），net.Layers（2,1），net.Layers（3,1），net.Layers（4,1），net.Layers（5,1）。

以net.Layers（2,1）为例，它的内容是这样的：

我想要修改的就是这里的RecurrentWeights，也就是LSTM层四个门的权值矩阵。

首先想到

 net.Layers(2,1).RecurrentWeights = single(zeros(512, 128));

但这是不被允许的，因为这个格式是只读的。

二、解决方法

在mathworks官网的问答区找到了解决方法，原文：how-to-manually-modify-weights-in-a-seriesnetwork。
即先把SeriesNetwork格式的net保存为struct格式，修改后再加载为SeriesNetwork格式。
代码：

modify_able_net = net.saveobj;

Modified_net = net.loadobj(modify_able_net);

三、简单的测试

clear
clc

load('.\mnist_data_mat\XTest')%加载测试数据
load('.\mnist_data_mat\YTest')
load('.\net_data\net')%加载一个训练好的网络

modify_able_net = net.saveobj;%保存为struct
RecurrentWeights = modify_able_net.Layers(2,1).RecurrentWeights;%要修改的权值
modify_able_net.Layers(2,1).RecurrentWeights = single(zeros(size(RecurrentWeights)));%修改为0
Modified_net = net.loadobj(modify_able_net);%保存为net的格式

Y_pred = classify(Modified_net, XTest);     %使用修改过的网络进行分类
accy = sum(Y_pred == YTest) / length(YTest) %准确度

修改前的RecurrentWeights：

修改后：

修改后的网络可以正常地调用classify函数进行推断：