贝叶斯优化卷积matlab

贝叶斯优化是一种基于概率模型的全局优化方法，可以用于优化卷积神经网络的超参数，如卷积核大小、卷积核个数、学习率等。

在Matlab中，可以使用Bayesian Optimization Toolbox实现贝叶斯优化。具体步骤如下：

1. 定义优化函数，即待优化的卷积神经网络模型。可以使用matlab自带的卷积神经网络工具箱来构建模型。

2. 定义超参数空间，即待优化的超参数范围，如卷积核大小的范围、学习率的范围等。

3. 配置优化选项，如优化算法、最大迭代次数等。

4. 调用Bayesian Optimization Toolbox中的bayesopt函数进行优化。

下面是一个简单的示例代码，其中模型为一个简单的卷积神经网络模型，并对卷积核大小和学习率进行优化。

% 定义卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义超参数空间
vars = [
    optimizableVariable('FilterSize',[3 7],'Type','integer')
    optimizableVariable('LearningRate',[1e-5 1e-2],'Transform','log')];

% 配置优化选项
options = bayesoptOptions('MaxObjectiveEvaluations',20,'UseParallel',false);

% 调用bayesopt函数进行优化
results = bayesopt(@(x)trainCNN(x,layers), vars, 'Options', options);

% 定义训练函数
function accuracy = trainCNN(x,layers)
    % 从超参数空间中获取卷积核大小和学习率
    filterSize = [x.FilterSize x.FilterSize];
    learningRate = x.LearningRate;
  
    % 修改卷积神经网络模型中的卷积核大小和学习率
    layers(2).FilterSize = filterSize;
    layers(2).LearnRate = learningRate;
  
    % 加载训练数据
    digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos',...
        'nndatasets','DigitDataset');
    digitData = imageDatastore(digitDatasetPath,...
        'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
    digitData = splitEachLabel(digitData,100,'randomized');
  
    % 训练卷积神经网络
    options = trainingOptions('sgdm',...
        'InitialLearnRate',learningRate,...
        'MaxEpochs',4,'MiniBatchSize',64);
    net = trainNetwork(digitData,layers,options);
  
    % 计算测试集上的分类准确率
    testDigitData = imageDatastore(digitDatasetPath,...
        'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
    testDigitData = splitEachLabel(testDigitData,50,'randomized');
    YTest = classify(net,testDigitData);
    TTest = testDigitData.Labels;
    accuracy = sum(YTest==TTest)/numel(TTest);
end

在这个示例中，我们使用了一个简单的卷积神经网络模型，并对卷积核大小和学习率进行了优化。您可以根据自己的需求修改超参数空间和模型定义，以适应不同的问题。