lstm迁移学习代码 matlab

在Matlab中实现LSTM迁移学习的代码示例如下：

% 加载预训练的LSTM模型
pretrainedModel = 'pretrained_lstm_model.mat';
load(pretrainedModel);

% 加载迁移学习数据集
data = load('transfer_learning_data.mat');
XTrain = data.XTrain;
YTrain = data.YTrain;
XTest = data.XTest;
YTest = data.YTest;

% 设置迁移学习的参数
numClasses = numel(categories(YTrain));
inputSize = size(XTrain{1}, 1);
miniBatchSize = 32;
numHiddenUnits = 100;

% 创建迁移学习的LSTM网络
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'ValidationData', {XTest, YTest}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 进行迁移学习训练
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 评估模型性能
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('迁移学习模型的准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);

以上代码假设你已经有了预训练的LSTM模型 `pretrained_lstm_model.mat` 和迁移学习的数据集 `transfer_learning_data.mat`。你需要根据自己的实际情况修改数据集的加载代码和训练选项。训练选项中的参数可以根据需要进行调整，例如最大迭代次数、小批量大小等。最后，代码会输出迁移学习模型的准确率。