卷积神经网络最后一层由svm替代matlab代码

假设你已经训练好了一个卷积神经网络，并且想要用SVM替代最后一层的softmax分类器。以下是用MATLAB实现的代码示例：

1. 假设你的卷积神经网络模型已经被加载并存储在一个变量中，例如net。

2. 加载你的训练数据和标签，并将它们存储在变量X和Y中。

3. 使用卷积神经网络对训练数据进行前向传递，并获取网络的最后一层的输出。这可以通过以下代码实现：

% 对训练数据进行前向传递
featuresTrain = activations(net, X, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');

这里假设最后一层的名称为'fc7'，并且我们要将输出作为行向量返回。

4. 对于每个类别，使用SVM训练一个二元分类器。这可以通过以下代码实现：

% 初始化SVM分类器
svmModels = cell(numClasses, 1);

% 训练SVM分类器
for i = 1:numClasses
    % 获取当前类别的标签
    curLabels = (Y == i);
    
    % 训练SVM分类器
    svmModels{i} = fitcsvm(featuresTrain, curLabels, 'KernelFunction', 'linear');
end

这里假设我们有numClasses个类别，每个类别用一个二元标签表示。我们使用MATLAB的fitcsvm函数训练线性核SVM分类器。

5. 使用测试数据对SVM分类器进行评估。这可以通过以下代码实现：

% 对测试数据进行前向传递
featuresTest = activations(net, Xtest, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');

% 预测测试数据的标签
scores = zeros(size(Xtest, 4), numClasses);
for i = 1:numClasses
    [~, curScores] = predict(svmModels{i}, featuresTest);
    scores(:, i) = curScores(:, 2);
end

[~, predictedLabels] = max(scores, [], 2);

这里我们首先对测试数据进行前向传递以获取特征向量，然后对每个类别的SVM分类器进行预测，并将得分存储在scores矩阵中。最后，我们选择具有最高分数的类别作为预测标签。

希望这个示例可以帮助你用SVM替代卷积神经网络的最后一层softmax分类器。