matlab卷积神经网络预测实例

以下是一个使用 MATLAB 进行卷积神经网络预测的示例：

首先，我们需要准备数据集。在这个示例中，我们将使用 CIFAR-10 数据集，该数据集包含了 10 类不同的图像。

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。在这个示例中，我们将使用前 90% 的数据作为训练集，后 10% 的数据作为测试集。

然后，我们需要定义模型。在这个示例中，我们将使用一个具有 3 个卷积层和 2 个全连接层的卷积神经网络。

接下来，我们需要训练模型。在这个示例中，我们将使用反向传播算法进行训练，使用交叉熵作为损失函数。

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能。在这个示例中，我们将使用分类准确率作为性能指标。

以下是一个 MATLAB 代码示例：

% 准备数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = getCifar10();

% 将数据集分成训练集和测试集
split = round(0.9 * size(XTrain, 4));
XTrain = XTrain(:,:,:,1:split);
YTrain = YTrain(1:split,:);
XTest = XTrain(:,:,:,split+1:end);
YTest = YTrain(split+1:end,:);

% 定义模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练模型
options = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 0.01, 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 128, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(XTrain, categorical(YTrain), layers, options);

% 测试模型
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == categorical(YTest)) / numel(YTest)

在这个示例中，我们首先将 CIFAR-10 数据集加载进来，然后将其分成训练集和测试集。然后，我们定义了一个具有 3 个卷积层和 2 个全连接层的卷积神经网络，并使用反向传播算法进行训练。最后，我们计算了模型在测试集上的分类准确率。