卷积神经网络 mnist分类 matlab

下面是使用 MATLAB 实现基于卷积神经网络的 MNIST 手写数字分类的步骤：

1. 下载 MNIST 数据集

可以从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载 MNIST 数据集，包含了训练集和测试集，每个样本为一张 28x28 的灰度图像，标签为 0~9 的数字。

2. 加载数据集

使用 MATLAB 的 `load` 函数加载数据集，将训练集和测试集分别存储在变量 `train_images`、`train_labels`、`test_images` 和 `test_labels` 中。

3. 数据预处理

将图像像素值归一化到 [0, 1] 的范围内，并将标签转换为 one-hot 编码。

4. 定义神经网络结构

使用 MATLAB 的 `LayerGraph` 函数定义神经网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。具体网络结构可以根据需求进行设计，这里只提供一个简单的示例：

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

5. 训练神经网络

使用 MATLAB 的 `trainNetwork` 函数训练神经网络，指定训练集、验证集、损失函数、优化器和训练参数等。

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'ValidationData', {test_images, test_labels}, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(train_images, train_labels, layers, options);

6. 测试神经网络

使用 `classify` 函数对测试集进行分类，并计算分类准确率。

predicted_labels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

以上就是使用 MATLAB 实现基于卷积神经网络的 MNIST 手写数字分类的主要步骤。