MATLAB卷积神经网络涡旋光代码
时间: 2023-07-22 16:58:08 浏览: 35
很抱歉,我无法提供完整的MATLAB卷积神经网络涡旋光代码。但是,我可以为您提供一个基本的卷积神经网络(CNN)结构的示例代码,以便您了解如何使用MATLAB构建一个CNN模型。
```matlab
% 导入图像数据
imds = imageDatastore('路径/到/图像数据', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 拆分数据集为训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomize');
% 定义CNN网络结构
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练CNN模型
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
% 在测试集上评估模型性能
YPred = classify(net, imdsTest);
accuracy = mean(YPred == imdsTest.Labels);
% 显示准确率
disp("准确率: " + accuracy);
```
请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据您的具体问题进行适当的修改和调整。您还需要准备一个包含图像数据的文件夹,并将其路径替换为示例代码中的`'路径/到/图像数据'`。
希望这对您有所帮助!如果您有任何进一步的问题,请随时问我。