基于alexnet模型的中文字体识别的matlab代码

以下是基于AlexNet模型的中文字体识别的MATLAB代码：

%% 加载数据集
imds = imageDatastore('dataset_path', ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

%% 划分训练集和测试集
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7);

%% 加载预训练的AlexNet模型
net = alexnet;

%% 查看网络结构
net.Layers

%% 替换最后一层
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
layers = [
    layersTransfer
    fullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

%% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',10, ...
    'MaxEpochs',6, ...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

%% 训练网络
netTransfer = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

%% 测试网络
predictedLabels = classify(netTransfer,imdsValidation);
accuracy = mean(predictedLabels == imdsValidation.Labels)

%% 显示混淆矩阵
figure
plotconfusion(imdsValidation.Labels,predictedLabels)

其中，需要将`dataset_path`替换为数据集所在的路径。此外，还需要根据实际情况调整一些参数，如`MiniBatchSize`、`MaxEpochs`等。