使用matlab的深度网络设计器创建cnn模型

使用MATLAB的深度网络设计器创建CNN模型是一种快速、方便的方法，它允许用户在图形界面中设计和测试CNN网络结构，同时还可以自定义网络层、激活函数、损失函数等参数，实现快速模型优化。

具体操作步骤如下：

1. 打开MATLAB软件，点击工具栏上的“APPS”选项，并选择“深度学习器”应用程序。

2. 在深度学习器应用程序中，点击“新建”按钮，选择“深度学习网络设计器”选项。

3. 在深度学习网络设计器中，选择“CNN”作为网络模型的类型，然后可以通过鼠标拖拽添加卷积层、池化层、全连接层等网络层。

4. 在添加完网络层之后，可以对每个层的参数进行配置，如卷积核大小、步长、填充方式等。

5. 在设计好网络结构并完成参数配置之后，可以通过“训练”选项对模型进行训练。在训练过程中，用户可以实时监控模型的表现，并对损失函数、优化器等参数进行调整。

6. 在训练完成后，可以通过“评估”选项对模型进行测试，并对测试结果进行统计和分析。

通过以上步骤，可以使用MATLAB的深度网络设计器快速创建CNN模型，并进行参数调整和优化，从而获得更好的模型表现。

相关问题

matlab深度网络设计器classificationlayer

### MATLAB 深度学习工具箱 `classificationLayer` 使用方法

#### 定义分类层
在MATLAB深度学习框架中，`classificationLayer` 函数用于定义神经网络的最后一层，即负责将前一层的特征映射到类别标签上。此函数允许通过名称-值对参数进一步配置其行为。

对于二元或多类分类问题，通常会创建一个默认的分类层而无需额外设定：

layer = classificationLayer();

如果希望自定义该层的一些特性，则可以通过指定特定的名字-价值参数来进行调整。例如，为了给定一个唯一的标识符以便于识别或访问这个层，在调用时可以传递 `'Name'` 参数[^3]。

customClassificationLayer = classificationLayer('Name', 'output');

另外两个重要的属性分别是 `ClassWeights` 和 `Classes`。前者用来平衡不同类别之间的权重差异；后者则指明预期输出的具体类别列表。当存在样本不平衡的情况时，适当调节这些参数有助于提高模型性能。

#### 设置类别权重
假设有一个三分类的任务，并且已知各类别的分布不均匀，那么可以在初始化分类层的时候赋予不同的权重来补偿这种偏差:

classWeights = [0.7; 0.2; 0.1]; % 假设这是经过计算后的理想权重分配方案
weightedClassificationLayer = classificationLayer('ClassWeights', classWeights);

#### 明确指定类别名
有时可能需要显式地告诉分类器有哪些具体的类别可供选择。这一步骤尤其适用于那些预定义好了一组固定目标的应用场景下:

classNames = categorical({'cat'; 'dog'; 'bird'});
namedClassificationLayer = classificationLayer('Classes', classNames);

以上就是有关如何利用MATLAB中的 `classificationLayer` 来构建适合自己的多分类任务的方法概述以及几个简单的实例展示。

#### 构建并训练卷积神经网络(CNN)

下面给出一段完整的代码片段，展示了怎样组合图像输入层、若干中间处理单元（如卷积核、激活函数等），再加上上述提到过的分类层一起构成一个基本版CNN架构，并对其进行端到端的学习过程[^4]:

% 设计网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5, 20)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 配置优化算法及其他超参
options = trainingOptions('adam');

% 开始训练流程
convnet = trainNetwork(trainingData, layers, options);

这段脚本里包含了从准备原始素材到最后得到训练好的预测模型所需的全部要素。值得注意的是，这里所使用的 `trainingOptions()` 方法同样支持多种个性化定制选项，比如最大迭代次数、初始学习率等等，具体细节可参照官方文档获取更多信息[^2]。

matlab深度网络设计器图像分类

### 使用MATLAB深度学习工具箱中的神经网络设计器实现图像分类

#### 准备工作
为了使用MATLAB深度学习工具箱进行图像分类，首先要准备好训练和测试所需的数据集。这些数据应当被合理地划分为训练集和验证集两部分。训练集用来调整模型参数，而验证集则用于监控模型的学习过程并防止过拟合现象的发生[^2]。

#### 启动深度网络设计器
启动MATLAB之后，在命令窗口输入`deeplearningToolboxModelAdvisor`打开深度学习工具箱界面；也可以通过APP标签页找到Deep Network Designer应用程序来开启设计环境。此环境中可以直接加载预训练好的网络模型或是创建新的自定义架构来进行实验研究。

#### 加载或新建网络
对于初学者来说，推荐先尝试基于已有的经典卷积神经网络(CNN)如AlexNet、VGG16等做微调(fine-tuning)，这不仅能够节省大量的时间成本而且还能借助于这些成熟模型优秀的初始化权重加快收敛速度。如果想要探索更个性化的解决方案，则可以从零开始搭建自己的CNN结构[^1]。

#### 导入数据
在完成上述操作后，下一步就是导入准备好的图片资料到程序当中。可以通过内置函数读取本地文件夹内的所有样本，并将其转换成适合喂给神经网络的形式——即四维数组（批量大小×高度×宽度×通道数）。此外还需要指定类别标签以便后续监督式学习之用。

#### 设置层属性与连接方式
进入编辑模式下可以修改每一层的具体配置选项比如滤波器尺寸(Filter Size)、步幅(Strides)以及填充(Padding)等等；同时还可以增删节点间的关联关系从而改变整个拓扑布局以适应特定应用场景下的需求特点。

#### 训练设置
设定好超参如批次数量(Batch size)、迭代次数(Epochs)还有优化算法(Adam, SGD...)之后就可以点击运行按钮让电脑自动执行前向传播计算损失值再反向更新权值直至达到预期精度目标为止。期间可随时查看Loss曲线变化趋势判断当前状态是否正常稳定。

#### 测试评估
当训练完成后记得保存最终版本的模型文件(.mat格式), 接着利用预留出来的独立测试集合对其泛化性能做出公正客观评价。统计各项指标像准确率(Accuracy)、召回率(Recall Rate)...以此作为改进方向的重要依据之一。

% MATLAB代码片段展示如何简单地划分数据集
[trainImages,testImages,trainLabels,testLabels] = splitEachLabel(imageDatastore('path/to/images'),0.7,'randomized');