迁移学习用matlab的代码示例
时间: 2024-03-13 17:40:30 浏览: 38
当涉及到迁移学习的Matlab代码示例时,以下是一个简单的示例,展示了如何使用预训练的卷积神经网络(CNN)模型进行图像分类任务的迁移学习:
```matlab
% 加载预训练的CNN模型
net = alexnet;
% 设置迁移学习参数
layers = net.Layers;
layers(end-2) = fullyConnectedLayer(numClasses); % 替换最后一个全连接层
layers(end) = classificationLayer; % 替换分类层
% 加载数据集
imds = imageDatastore('path_to_images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 0.001, 'MaxEpochs', 20, 'MiniBatchSize', 32, 'ValidationData', imdsValidation, 'ValidationFrequency', 5, 'Verbose', false, 'Plots', 'training-progress');
% 进行迁移学习训练
netTransfer = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
% 使用迁移学习模型进行预测
YPred = classify(netTransfer, imdsValidation);
% 计算准确率
accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels);
% 显示结果
disp(['准确率:' num2str(accuracy)]);
```
这个示例中,我们使用了AlexNet作为预训练的CNN模型,并通过替换最后一个全连接层和分类层来适应特定的图像分类任务。然后,我们加载数据集并设置训练选项,最后进行迁移学习训练和预测。