神经网络图像分类 matlab代码
时间: 2024-03-15 17:40:44 浏览: 24
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。