MATLAB未预训练的VGG16的训练

要在MATLAB中训练未预训练的VGG16模型，可以按照以下步骤操作：

1. 导入VGG16网络结构

使用MATLAB自带的vgg16函数可以导入VGG16网络结构。该函数返回一个存储VGG16网络结构的LayerGraph对象。可以使用该对象来修改网络结构或进行训练。

vgg16_net = vgg16;

2. 修改网络结构

如果需要对VGG16网络进行修改，可以使用LayerGraph对象来添加、删除或修改网络层。例如，可以将网络的最后一层修改为新的全连接层，以便适应特定的分类任务。

new_fc_layer = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'new_fc_layer');
vgg16_net = replaceLayer(vgg16_net, 'fc8', new_fc_layer);

3. 加载训练数据

可以使用imageDatastore函数加载训练数据。该函数可以从指定的文件夹中读取图像，并将它们转换为适合训练的格式。例如，可以将图像大小调整为VGG16网络所需的224x224大小，将图像RGB通道按照预定义的VGG16均值进行归一化。

imds = imageDatastore(image_folder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
augmented_imds = augmentedImageDatastore(inputSize, imds, 'ColorPreprocessing', 'vgg16');

4. 配置训练选项

可以使用trainingOptions函数配置训练选项。可以指定训练时使用的优化器、学习率、迭代次数和迭代速率等参数。还可以指定保存训练模型和训练过程中可视化的选项。

options = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 0.001, 'MaxEpochs', 20, 'MiniBatchSize', 32, ...
    'Verbose', true, 'Plots', 'training-progress', 'CheckpointPath', checkpoint_folder);

5. 开始训练

可以使用trainNetwork函数开始训练。该函数需要传入网络结构、训练数据和训练选项。

trained_net = trainNetwork(augmented_imds, vgg16_net, options);

6. 保存训练模型

可以使用save函数将训练好的模型保存到本地文件中。

save('trained_vgg16.mat', 'trained_net');

完成以上步骤后，就可以使用训练好的VGG16模型进行图像分类任务了。