matlab的全卷积神经网络代码
时间: 2023-06-30 08:11:47 浏览: 47
以下是一个简单的 MATLAB 全卷积神经网络的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 创建全卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer()
transposedConv2dLayer(4,10,'Stride',2)
reluLayer()
transposedConv2dLayer(4,1,'Stride',2)
regressionLayer()
];
% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练全卷积神经网络
net = trainNetwork(data, layers, options);
```
在这个示例中,我们首先加载了数据集。然后,我们定义了一个由卷积层、ReLU 层和转置卷积层组成的全卷积神经网络。最后,我们使用 `trainingOptions` 函数指定了训练选项,并使用 `trainNetwork` 函数训练了该网络。
相关问题
matlab 卷积神经网络 代码
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种机器学习算法,专用于处理图像,语音,语言等数据。Matlab是一种高级数学软件,用于数学计算、数据分析、图形绘制等。在Matlab中,使用卷积神经网络进行图像识别任务,其中也需要一些代码。
首先,Matlab提供了一个名为Convolution2DLayer的函数,用于实现二维卷积层。Convolution2DLayer具有多个参数,如滤波器(filter),步幅(stride),填充(Padding)等,用于对图像进行卷积。
另外,Matlab也提供了一些常用的卷积神经网络结构,如AlexNet,GoogleNet等,这些网络结构已经在Matlab的深度学习工具箱中实现,可以直接使用。
下面是一个简单的Matlab卷积神经网络代码示例,用于对手写数字进行识别任务:
```
% 读取手写数字数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos',...
'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 训练卷积神经网络
opts = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',15,'InitialLearnRate',0.01);
convnet = trainNetwork(digitData,layers,opts);
% 测试卷积神经网络
im = imread('eight.png'); % 加载测试图像
im = imbinarize(rgb2gray(im)); % 灰度化并二值化
imshow(im) % 显示测试图像
label = classify(convnet,im); % 预测结果
title(string(label)) % 输出预测结果
```
这个示例代码中,首先读取手写数字数据集,然后定义一个卷积神经网络结构,包括两个卷积层、两个池化层和一个全连接层,最后使用softmax层和分类层进行分类。接着,使用sgdm优化算法和15个epochs训练网络。最后,加载测试图像,灰度化并二值化,预测并输出结果。
matlab卷积神经网络mnist代码解释
MATLAB卷积神经网络MNIST代码解释:
MNIST是一种流行的手写数字识别数据集,因此是用于测试卷积神经网络的最常用数据集之一。MATLAB神经网络工具箱中提供了示例代码,展示如何使用卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字。
该示例代码的主要流程如下:
1. 设置训练和测试数据集
首先将MNIST数据集下载到本地,并加载到MATLAB中。然后根据需要将其分为训练集和测试集,并将其转换为CNN工具箱的输入格式。
2. 定义卷积神经网络模型
示例代码中定义了一个四层的卷积神经网络模型。具体包括卷积层、ReLU层、池化层和全连接层。其中,卷积层和池化层用于提取特征,ReLU层用于增强非线性因素,全连接层用于将特征映射到输出标签。
3. 训练模型
使用MATLAB的训练函数来训练定义好的卷积神经网络模型。训练过程中,可以设置不同的学习率、迭代次数、批量大小等参数。训练完成后,模型会根据测试集的表现进行评估,并计算准确率和损失值。
4. 测试模型
在训练完模型后,可以使用测试集对模型进行测试。测试集中的图像将会被输入到训练好的模型中,模型计算出每个图像对应的标签,并将其与实际标签进行比较,最后计算出模型的准确率。
总的来说,该示例代码演示了如何使用MATLAB卷积神经网络工具箱进行MNIST数据集的手写数字识别。首先对数据集进行操作,然后定义卷积神经网络模型,训练并测试该模型,得出最终的准确率。