保存AlexNet网络训练好的模型及结果信息具体matlab

保存AlexNet网络训练好的模型及结果信息的具体matlab代码如下：

% 加载训练数据
imdsTrain = imageDatastore('trainDataPath',...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 预处理训练数据（图像大小统一为[227 227]）
augmentedTrain = augmentedImageDatastore([227 227],imdsTrain);

% 定义网络结构
net = alexnet;

% 修改全连接层
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
net.Layers(end-2) = fullyConnectedLayer(numClasses);

% 修改分类层
net.Layers(end) = classificationLayer;

% 指定训练选项
options = trainingOptions('sgdm',...
    'MiniBatchSize',32,...
    'MaxEpochs',10,...
    'InitialLearnRate',1e-4,...
    'LearnRateSchedule','piecewise',...
    'LearnRateDropFactor',0.1,...
    'LearnRateDropPeriod',5,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',augmentedValidation,...
    'ValidationFrequency',10,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(augmentedTrain,net,options);

% 保存训练好的模型
save('trainedAlexNet.mat','net');

% 评估训练结果
imdsTest = imageDatastore('testDataPath',...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
augmentedTest = augmentedImageDatastore([227 227],imdsTest);
[YPred,scores] = classify(net,augmentedTest);
accuracy = mean(YPred == imdsTest.Labels);
confmat = confusionmat(imdsTest.Labels,YPred);

其中，trainDataPath和testDataPath分别为训练数据集和测试数据集的路径。训练好的模型会保存在当前目录下的trainedAlexNet.mat文件中，可以通过load('trainedAlexNet.mat')来加载已训练好的模型。通过YPred和imdsTest.Labels可以得到模型在测试数据集上的预测结果和真实标签，进而计算模型的准确率和混淆矩阵。