用matlab编写卷积神经网络的图像识别程序

以下是一个简单的使用MATLAB编写卷积神经网络的图像识别程序:

1. 导入数据集

[trainImages, trainLabels] = digitTrainCellArrayData;
[testImages, testLabels] = digitTestCellArrayData;

2. 定义网络结构

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,50)
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    
    classificationLayer];

3. 设置训练选项

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',15, ...
    'InitialLearnRate',0.01);

4. 训练网络

net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);

5. 对测试集进行预测

predictedLabels = classify(net,testImages);

6. 计算准确率

accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);

注意：此示例使用了内置的MNIST数据集，如果您使用自己的数据集，请相应地更改导入数据集的代码。