卷积神经网络的matlab算法
时间: 2023-07-26 08:39:59 浏览: 110
基于matlab实现卷积神经网络
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以下是一个简单的卷积神经网络的 MATLAB 实现示例:
1. 准备数据
首先,我们需要准备训练数据和测试数据。在这个例子中,我们使用的是 MNIST 数据集,其中包含了手写数字的图像数据。我们将使用 MATLAB 自带的 mnistread 函数来读取数据集。
```matlab
[train_images, train_labels] = mnistread('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte');
[test_images, test_labels] = mnistread('t10k-images.idx3-ubyte', 't10k-labels.idx1-ubyte');
```
2. 定义卷积神经网络
我们使用 MATLAB 的 Neural Network Toolbox 来定义卷积神经网络。在这个例子中,我们定义了一个具有两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的卷积神经网络。
```matlab
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5, 20, 'Padding', 2)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(5, 50, 'Padding', 2)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(500)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
```
3. 配置训练选项
我们使用 MATLAB 的 trainingOptions 函数来配置训练选项。在这个例子中,我们使用了随机梯度下降算法(SGDM)和交叉熵作为损失函数。
```matlab
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'InitialLearnRate', 0.01, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Plots', 'training-progress');
```
4. 训练卷积神经网络
我们将训练数据和训练选项传递给 MATLAB 的 trainNetwork 函数,来训练卷积神经网络。
```matlab
net = trainNetwork(train_images, categorical(train_labels), layers, options);
```
5. 测试卷积神经网络
最后,我们使用测试数据来评估卷积神经网络的性能。我们将测试数据和卷积神经网络传递给 MATLAB 的 classify 函数,来预测测试数据的标签。
```matlab
predicted_labels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predicted_labels == categorical(test_labels)) / numel(test_labels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
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