matlab学习迁移策略代码

以下是Matlab中迁移学习的代码示例：

% 加载预先训练好的网络
net = alexnet;

% 读取新的训练数据
imds = imageDatastore('new_data_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 将预训练网络的最后一层替换为新的全连接层，输出类别数为新数据集的类别数
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(imds.Labels));
layers = [
    layersTransfer
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'WeightLearnRateFactor', 20, 'BiasLearnRateFactor', 20)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
opts = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 10, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 迁移学习训练网络
netTransfer = trainNetwork(imds, layers, opts);

% 对新数据进行测试
[YPred, scores] = classify(netTransfer, imds);

% 计算分类准确率
YTest = imds.Labels;
accuracy = mean(YPred == YTest);
fprintf("Accuracy: %.2f%%\n", accuracy * 100);

以上代码中，我们使用了AlexNet预训练网络，并将其最后一层替换为新的全连接层，输出类别数为新数据集的类别数。然后我们定义了训练参数opts，并使用迁移学习训练网络netTransfer。最后，我们对新数据进行了测试并计算了分类准确率。