testfeatures = activations(CNNnet, imgsTest, 'fc_1', ... 'MiniBatchSize', 10, 'OutputAs', 'rows'); trainedSVM = fitcecoc(trainfeatures, imgsTrain1.Labels); y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures); y_test = imgsTest1.Labels;

这段代码是一个基于CNN网络的图像分类器的训练和测试过程。首先，使用CNN网络对训练集和测试集中的图像进行特征提取，其中'fc_1'表示使用全连接层1来提取特征。MiniBatchSize指定了每次训练时使用的样本数，OutputAs表示输出的格式。接着，使用fitcecoc函数训练一个多类别支持向量机分类器，其中trainfeatures是训练集的特征向量，imgsTrain1.Labels是训练集的标签。然后，使用训练好的分类器对测试集的特征向量进行预测，并将预测结果存储在y_pred中。最后，将测试集的真实标签存储在y_test中，以便与预测结果进行比较。

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CNNnet = trainNetwork(imgsTrain,layers,options); save CNNnet CNNnet; trainfeatures = activations(CNNnet, imgsTrain, 'fc_1', ... 'MiniBatchSize', 10, 'OutputAs', 'rows'); testfeatures = activations(CNNnet, imgsTest, 'fc_1', ...

这段代码是基于MATLAB深度学习工具箱中的函数来训练一个卷积神经网络(CNN)模型，并将模型保存为CNNnet。接下来，使用激活函数(activations)来提取训练集和测试集的特征向量，使用的层是CNN中的第一个全连接层(fc_1)。这个函数会返回一个矩阵，每行对应于一张图片的特征向量。其中，'MiniBatchSize'指定了每次处理的图像数量，'OutputAs'指定了输出格式为行向量。

y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures); y_test = imgsTest1.Labels; accuracy = mean(y_pred == y_test); disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%']);

这段代码是用已经训练好的 SVM 模型 `trainedSVM` 对测试数据 `testfeatures` 进行预测，然后将预测结果与真实标签 `imgsTest1.Labels` 进行比较，计算出分类准确率并输出。具体来说，`y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures)` 会返回一个向量 `y_pred`，其中每个元素表示对应测试样本的预测标签；`mean(y_pred == y_test)` 计算预测正确的比例，即分类准确率；`disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%'])` 输出准确率。