卷积神经网络 mnist分类 matlab
时间: 2023-09-18 17:08:40 浏览: 41
好的,这里是一个使用卷积神经网络(CNN)对 MNIST 数据集进行分类的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 加载 MNIST 数据集
[XTrain, YTrain] = digitTrain4DArrayData;
% 定义卷积神经网络模型
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5, 20)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(5, 50)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(500)
dropoutLayer(0.5)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
% 加载测试数据集
[XTest, YTest] = digitTest4DArrayData;
% 使用训练好的卷积神经网络模型进行预测
YPred = classify(net, XTest);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('Test accuracy: %0.2f%%\n', 100*accuracy);
```
这段代码中,我们首先使用 `digitTrain4DArrayData` 和 `digitTest4DArrayData` 函数加载 MNIST 数据集的训练和测试数据。然后,我们定义了一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络模型。接着,我们使用 `trainingOptions` 函数设置了训练选项,并使用 `trainNetwork` 函数训练了卷积神经网络模型。最后,我们使用 `classify` 函数对测试数据集进行预测,并计算了分类准确率。
希望这个示例能够帮助你理解如何使用 MATLAB 实现卷积神经网络对 MNIST 数据集进行分类。