cnn迁移学习代码 matlab

以下是一个使用 MATLAB 实现的基于迁移学习的 CNN 代码示例：

% 加载预训练的网络
net = googlenet;

% 加载自己的数据集
imds = imageDatastore('path_to_images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

% 修改网络架构
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
layers = [
    layersTransfer
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc','WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm',...
    'MiniBatchSize',10,...
    'MaxEpochs',6,...
    'InitialLearnRate',1e-4,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',imdsValidation,...
    'ValidationFrequency',3,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
netTransfer = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 测试网络
YPred = classify(netTransfer,imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的 GoogleNet 网络。然后，我们加载了自己的数据集，并将其分为训练集和验证集。接下来，我们修改网络的架构，添加一个新的全连接层和一个 softmax 分类器。最后，我们设置训练参数，使用训练数据训练网络，并在验证集上测试网络的准确率。