MATLAB实现CNN
时间: 2024-04-07 15:24:37 浏览: 23
MATLAB深度学习工具箱提供了一套完整的CNN卷积神经网络的实现方法,可以用于图像分类、物体检测、语音识别等多个领域。下面是一个简单的实现CNN的例子:
```matlab
% 加载图像数据
imds = imageDatastore('path_to_image_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 定义CNN网络结构
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练CNN网络
net = trainNetwork(imds, layers, options);
% 测试CNN网络
test_imds = imageDatastore('path_to_test_image_folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
accuracy = evaluate(net, test_imds);
% 输出测试结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])
```
以上代码实现了一个简单的CNN网络,包括了卷积层、批量归一化层、ReLU层、池化层、全连接层和Softmax层。其中,`imageDatastore`函数用于加载图像数据,`trainNetwork`函数用于训练CNN网络,`evaluate`函数用于测试CNN网络。你可以根据自己的需求修改网络结构和训练选项。
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