迁移学习代码matlab

当涉及到迁移学习的代码实现，MATLAB提供了一些有用的工具和函数。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用迁移学习将预训练的深度学习模型应用于自定义数据集。

% 加载预训练的模型
pretrainedNet = alexnet;

% 获得模型的倒数第二层
lastLayer = pretrainedNet.Layers(end-2);

% 设置新的全连接层
numClasses = 10;  % 自定义数据集的类别数量
newLayers = [
    lastLayer
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 创建新的网络
newNet = layerGraph(pretrainedNet);
newNet = replaceLayer(newNet, 'fc8', newLayers);

% 加载并准备自定义数据集
data = imageDatastore('path_to_custom_dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
data.ReadFcn = @(loc)imresize(imread(loc),[227, 227]);  % 调整图像大小为AlexNet所需的尺寸

% 划分数据集为训练集和测试集（可选）
[trainData, testData] = splitEachLabel(data, 0.8, 'randomized');

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 进行迁移学习训练
newNet = trainNetwork(trainData, newNet, options);

% 评估模型性能
predictedLabels = classify(newNet, testData);
accuracy = mean(predictedLabels == testData.Labels);

% 显示模型性能
disp(['Test accuracy: ' num2str(accuracy)]);

上述代码演示了如何使用AlexNet作为预训练模型，并将其迁移到用户自定义的图像分类任务上。你可以根据自己的需要更改模型和数据集，并进行相应的调整。

请注意，这只是一个简单的示例。实际应用中可能需要针对具体任务进行更多的调整和优化。