MATLAB中resnet50如何改为17分类输出

在MATLAB中，如果你想要将预训练的ResNet-50模型从默认的1000个类别更改为17个类别输出，你需要进行以下几个步骤：

1. 导入预训练的ResNet-50模型：通常通过`alexnet`函数加载，但是`resnet50`应该是`deepNetwork`或其他类似函数。例如：

net = alexnet;

如果是ResNet-50，替换为：

net = resnet50;

2. 获取模型的最后一层，这通常是全连接层（fully connected layer），它决定了模型的输出维度：

lastLayer = net.Layers(end);

3. 修改最后一层的输出大小：由于原始模型有1000个节点用于每个类别，你需要将其设置为17个。你可以创建一个新的全连接层，并将其添加到网络上，然后将原层替换掉：

newLastLayer = fullyConnectedLayer(17); % 创建新的17分类层
net.Layers(end) = newLastLayer;          % 替换原有的全连接层

% 更新层之间的连接权重
lgraph = layerGraph(net);
lgraph = replaceLayer(lgraph, 'fc1000', newLastLayer);
net = updateLayers(lgraph);

4. 训练新模型：现在模型已经改变了输出结构，你可以使用`trainNetwork`或`fineTune`函数来适应新的分类任务，提供17类的标签数据集进行训练。