神经网络图像分类 matlab代码

时间: 2024-03-15 08:40:44 浏览: 27
当涉及神经网络图像分类的Matlab代码时,你可以使用深度学习工具箱来实现。以下是一个简单的示例代码,用于使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分类: ```matlab % 加载图像数据集 imds = imageDatastore('路径/到/图像/文件夹', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames'); % 划分训练集和测试集 [trainImgs, testImgs] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized'); % 定义卷积神经网络结构 layers = [ imageInputLayer([32 32 3]) convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') reluLayer() maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') reluLayer() maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer() classificationLayer() ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001); % 训练卷积神经网络 net = trainNetwork(trainImgs, layers, options); % 在测试集上评估性能 predictedLabels = classify(net, testImgs); accuracy = mean(predictedLabels == testImgs.Labels); % 显示准确率 disp(['准确率:' num2str(accuracy)]); ``` 这段代码首先加载图像数据集,然后将其划分为训练集和测试集。接下来,定义了一个简单的卷积神经网络结构,并设置了训练选项。然后,使用训练集对网络进行训练,并在测试集上评估性能。最后,显示了分类准确率。

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