用三层长短时记忆神经网络对指定文件夹内的具有四个标签的图片进行分类并可视化混淆矩阵具体matlab
时间: 2024-05-14 10:13:27 浏览: 13
实现步骤如下:
1. 导入数据:将指定文件夹内的图片数据导入到Matlab中,并将其划分为训练集和测试集。
2. 数据预处理:对图片进行预处理,如缩放、裁剪、归一化等操作,以便于神经网络的训练和测试。
3. 建立模型:使用三层长短时记忆神经网络(LSTM)建立分类模型,其中第一层为LSTM层,第二层为全连接层,第三层为Softmax层。
4. 模型训练:使用训练集数据对模型进行训练,并调整模型参数以提高准确率。
5. 模型测试:使用测试集数据对模型进行测试,并计算混淆矩阵以评估模型的性能。
6. 可视化混淆矩阵:将混淆矩阵以图表形式展示出来,以便于直观地观察模型的分类效果。
以下是具体的Matlab代码实现:
%%导入数据
image_folder = '指定文件夹路径';
imds = imageDatastore(image_folder,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
%%数据预处理
inputSize = [227 227 3];
augmenter = imageDataAugmenter( ...
'RandRotation',[-45,45], ...
'RandXReflection',true, ...
'RandXTranslation',[-10 10], ...
'RandYTranslation',[-10 10], ...
'RandXScale',[0.8 1.2], ...
'RandYScale',[0.8 1.2]);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize,imdsTrain,'DataAugmentation',augmenter);
augimdsTest = augmentedImageDatastore(inputSize,imdsTest);
%%建立模型
numClasses = 4;
layers = [
sequenceInputLayer(inputSize(1:2),'Name','input')
lstmLayer(100,'OutputMode','last','Name','lstm')
fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classification')];
lgraph = layerGraph(layers);
%%模型训练
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',20, ...
'MiniBatchSize',32, ...
'InitialLearnRate',1e-3, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',10, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',augimdsTest, ...
'ValidationFrequency',50, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(augimdsTrain,lgraph,options);
%%模型测试
YPred = classify(net,augimdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
confMat = confusionmat(YTest,YPred);
confMat = bsxfun(@rdivide,confMat,sum(confMat,2));
%%可视化混淆矩阵
figure
heatmap(confMat,unique(YTest),unique(YTest),'Colormap','red','Colorbar',true,'ShowAllTicks',true,'UseLogColorMap',true,'FontSize',8);
xlabel('Predicted Labels'); ylabel('True Labels'); title('Confusion Matrix'); colorbar;
```
需要注意的是,以上代码中的具体参数值可以根据实际情况进行调整。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)