如何在MATLAB中实现

在MATLAB中实现GoogLeNet模型的输入层修改为224×224×1，可以参考以下代码：

1. 首先，加载预训练的GoogLeNet模型和示例图像：

net = googlenet;  % 加载预训练的GoogLeNet模型
im = imread('peppers.png'); % 加载示例图像

2. 将示例图像转换为灰度图像，并调整大小为224×224：

im_gray = rgb2gray(im); % 将示例图像转换为灰度图像
im_gray_resized = imresize(im_gray, [224 224]); % 调整灰度图像的大小为224×224

3. 将灰度图像作为输入，将输入层修改为224×224×1：

input_layer = imageInputLayer([224 224 1]); % 定义输入层为224×224×1的图像
lgraph = layerGraph(net); % 将GoogLeNet模型转换为层图
lgraph = replaceLayer(lgraph, 'data', input_layer); % 将原来的输入层替换为新定义的输入层

上述代码中，`input_layer`定义了输入层的形状为224×224×1，表示输入的是一张224×224的灰度图像。`lgraph`将GoogLeNet模型转换为层图，并使用`replaceLayer`函数将原来的输入层替换为新定义的输入层。

需要注意的是，由于GoogLeNet默认的输入层是224×224×3，这里将输入层修改为224×224×1，可能会影响模型的性能。如果需要在灰度图像上进行分类任务，建议使用专门针对灰度图像的模型或进行特殊的预处理。