使用matlab构建ResNet50模型用于分类

在MATLAB中构建ResNet50模型用于分类通常涉及以下步骤：

1. **安装Deep Learning Toolbox**：
确保你已经安装了MATLAB的Deep Learning Toolbox，这是包含ResNet50模型和其他深度学习工具的关键组件。

2. **下载预训练模型**：
调用`resnet50`函数从预先训练好的网络中加载基础模型：

   net = resnet50;

3. **加载图像数据**：
定义输入图片尺寸（例如224x224），然后读取和预处理你的训练和测试图像数据。

4. **冻结网络**：

   layers = net.Layers;
   layers(1:end-2).Trainables = false; % 只有最后一两层会被训练

5. **创建新网络图**：
创建一个新的网络图，并将冻结的ResNet50网络连接到全连接层（Classification Layer）：

   newLayers = [layers(end-2:end)];
   newNet = dlnetwork(newLayers);

6. **准备分类层**：
根据你的类别数定义分类层（使用`fullyConnectedLayer`和`softmaxLayer`）：

   classes = numel(categories); % 类别总数
   fullyConnected = fullyConnectedLayer(classes, 'Name', 'fc');
   softmax = softmaxLayer('Name', 'softmax');

7. **组合网络和分类层**：

   newLayers = [newLayers, fullyConnected, softmax];
   newNet = dlnetwork(newLayers);

8. **编译模型**：
设置优化器（如SGDM），损失函数（如交叉熵）以及评估指标（如accuracy）：

   options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', numEpochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize, 'ValidationData', valData, 'Verbose', true);

9. **训练模型**：

   trainedNet = trainNetwork(trainingData, newNet, options);

10. **评估和预测**：
对于新的未标记数据进行预测，并查看模型的性能。