举一个在Matlab中基于卷积神经网络对手写数字进行识别的例子,其中所采用的手写数字数据集为MNIST
时间: 2024-03-25 20:38:07 浏览: 16
好的,以下是一个在Matlab中基于卷积神经网络对手写数字进行识别的例子,其中所采用的手写数字数据集为MNIST:
首先,我们需要下载MNIST数据集,可以在Matlab命令行中输入以下命令:
```matlab
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = digitTrain4DArrayData;
```
这个命令将下载MNIST数据集,并将训练集和测试集存储在4D数组中。其中,XTrain和XTest是手写数字图像的输入,YTrain和YTest是对应的标签。
然后,我们需要定义卷积神经网络的架构。这里我们使用了一个简单的卷积神经网络,包含了两个卷积层和一个全连接层。具体代码如下:
```matlab
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
miniBatchSize = 128;
```
接下来,我们需要对卷积神经网络进行训练。可以使用Matlab中的trainNetwork函数来进行训练。具体代码如下:
```matlab
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',10, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'Verbose',false);
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
```
这个命令将使用随机梯度下降法对卷积神经网络进行训练。
训练完成后,我们可以使用测试集来评估卷积神经网络的性能。可以使用Matlab中的classify函数来进行预测。具体代码如下:
```matlab
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)
```
这个命令将使用测试集对卷积神经网络进行预测,并计算出预测准确率。
以上就是一个在Matlab中基于卷积神经网络对手写数字进行识别的例子。