matlaba实现深度学习分类预测
时间: 2023-11-02 14:05:28 浏览: 56
Matlab可以使用Deep Learning Toolbox实现深度学习分类预测。以下是一个简单的示例代码:
1. 准备数据集
假设我们有一个包含100张手写数字图片的数据集,每张图片大小为28x28像素。将数据集随机分成70%的训练集和30%的测试集。
```matlab
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[trainDigitData,testDigitData] = splitEachLabel(digitData,0.7,'randomized');
```
2. 定义卷积神经网络模型
在这个例子中,我们使用一个具有两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络模型。
```matlab
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,50)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(500)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
```
3. 训练模型
使用训练集对模型进行训练,设置训练选项。
```matlab
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',20, ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',testDigitData, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
convnet = trainNetwork(trainDigitData,layers,options);
```
4. 对测试集进行分类预测
使用训练好的模型对测试集进行分类预测,并计算分类准确率。
```matlab
predictedLabels = classify(convnet,testDigitData);
accuracy = mean(predictedLabels == testDigitData.Labels)
```
以上就是一个简单的Matlab实现深度学习分类预测的示例。
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