alexnet matlab

在MATLAB中，alexnet是一个内置的函数，用于构建AlexNet网络模型。该模型包括5个卷积层，3个池化层，和3个全连接层。我们可以使用deepDreamImage工具箱中的alexnet函数来构建AlexNet网络模型。

使用这个模型时，我们可以使用classify函数来测试模型的准确度。该函数会根据给定的测试数据集对模型进行测试，并返回预测的标签。通过计算预测标签与真实标签相等的数量，除以总标签数量，可以得到模型的准确度。例如，我们可以使用以下代码来计算准确度：
predicted_labels = classify(net,test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels)/numel(test_labels);
disp("Accuracy: " + accuracy);

另外，使用confusionchart函数可以生成混淆矩阵，以更直观地查看AlexNet模型的验证结果。混淆矩阵可以显示出模型对每个类别的预测情况。通过查看混淆矩阵，我们可以评估模型在不同类别上的性能表现。