matlab 如何创建CNN
时间: 2023-11-07 19:08:25 浏览: 31
在 MATLAB 中创建卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的一般步骤如下:
1. 准备数据:准备训练、验证和测试数据集,并将其存储在 MATLAB 中。
2. 定义网络结构:使用 MATLAB 中提供的预定义神经网络层或自定义神经网络层,定义 CNN 的结构。
3. 配置网络:使用网络配置选项,配置 CNN 的训练参数、学习率、优化器等超参数。
4. 训练网络:使用训练数据集对 CNN 进行训练,并使用验证数据集对 CNN 进行验证和调优。
5. 测试网络:使用测试数据集对 CNN 进行测试,评估 CNN 的性能。
下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于创建和训练一个简单的 CNN:
```matlab
% 准备数据
imds = imageDatastore('path/to/image/folder');
label = [1 0];
imds.Labels = repmat(label, numel(imds.Files), 1);
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7);
% 定义网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 配置网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',15, ...
'ValidationData',imdsValidation, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% 测试网络
im = imread('path/to/test/image');
im = imresize(im,[28 28]);
label = classify(net,im);
```
这段代码演示了如何使用 MATLAB 中的 `imageDatastore` 函数读取图像数据,使用预定义的神经网络层创建 CNN,使用 `trainingOptions` 函数配置训练参数,使用 `trainNetwork` 函数训练 CNN,以及使用 `classify` 函数对测试图像进行分类。
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