cnn卷积神经网络matlab代码
时间: 2023-06-30 19:22:55 浏览: 47
以下是一个简单的CNN卷积神经网络的MATLAB代码示例:
```matlab
% 数据准备
imds = imageDatastore('path/to/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
% 网络结构定义
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 训练参数设置
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',20, ...
'ValidationData',imdsValidation, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 网络训练
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% 测试数据准备
imdsTest = imageDatastore('path/to/test/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 测试数据分类
YPred = classify(net,imdsTest);
YValidation = imdsTest.Labels;
% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation)
```
这个示例中,我们使用了一个经典的LeNet-5结构,包括输入层、卷积层、ReLU层、池化层、全连接层、softmax层和分类层。我们使用了SGDM优化器进行训练,并设置了最大训练轮数、验证集、验证频率、详细输出和训练进度图表。然后我们对测试数据进行分类,并计算分类准确率。