那保存好的模型要如何调用微调呢

在MATLAB中，如果你已经训练好了一个模型并将其保存为`.mat`或其他支持的文件格式（如`.json`、`.hdf5`等），你可以按照以下步骤进行微调：

1. 加载模型：首先，使用`load`或`read`命令加载保存的模型文件。例如：

model = load('pretrained_model.mat');

或者对于特定格式的模型文件：

model = importNetwork('pretrained_model.hdf5');

2. 获取网络结构：检查模型是否包含你需要调整的部分，比如特定层。这可以通过查看`model.Layers`属性来完成。

3. 微调选择：确定哪些层需要微调。如果只对某些层感兴趣，可以选择这些层；如果整个模型都需要微调，则不需指定。

   layersToTrain = model.Layers; % 如果你想微调所有层
   layersToTrain = [layersToTrain(1:end-2)]; % 通常冻结前几层，只微调最后一两层全连接层

4. 创建新的学习率和优化器：微调可能需要较低的学习率和不同的优化算法，因为初始参数通常是预训练好的，不需要从头开始。

   learningRate = 0.001; % 新的学习率值
   optimizer = 'adam'; % 如adam, rmsprop等

5. 初始化新模型：根据选定的微调策略创建一个新的网络结构，可能需要复制原模型，然后修改需要训练的层。

   newModel = model;
   newModel.Layers = layersToTrain;

6. 训练新模型：设置训练选项，包括损失函数、学习率、迭代次数等，并使用`trainNetwork`或`trainWithSGD`进行微调。

   trainingOptions = trainingOptions(..., ...
       'InitialLearnRate', learningRate, ...
       'MiniBatchSize', 32, ... % 可调整批次大小
       'MaxEpochs', 10, ... % 总训练轮数
       'Shuffle', 'every-epoch', ...
       'ExecutionEnvironment', 'auto'); % 根据硬件选择执行环境
   newModel = trainNetwork(newModel, data, options);

7. 评估和保存：训练完成后，你可以用测试数据评估新模型的性能，然后将其保存起来供以后使用。

   predictions = classify(newModel, testData);
   save('fineTunedModel.mat', 'newModel');