无需编码：在 MATLAB GUI 中实现预训练神经网络的迁移学习

用户可以在不需要编写代码的情况下，对模型进行再训练和微调，以适应特定的机器学习任务。 在资源描述中，用户被引导如何操作GUI来利用预训练的神经网络、导入的ONNX模型或MAT文件进行迁移学习。这些预训练模型包括alexnet、谷歌网络（ImageNet）、goolgenet（Places365）、resnet18和resnet50等，这些都是深度学习领域中常用且强大的模型。用户可以通过Deep Network Designer（MATLAB内置应用程序）自定义神经网络的设计，并使用此应用程序来训练新设计的网络。 除了设计和训练模型，资源还提供了修改图像增强器信息和训练选项（超参数）的功能，这对于提高模型的性能至关重要。完成训练后，用户能够将训练好的模型导出到工作区或保存为MAT文件和ONNX文件。此外，用户还可以生成对应的MATLAB代码，这有助于进一步自动化和复现训练过程。虽然生成的NVIDIA GPU CUDA代码能够优化模型在GPU上的性能，但需要注意的是，这种方法不支持导入的ONNX模型。 总之，该资源为使用MATLAB进行迁移学习提供了一个全面的工具集，通过直观的GUI和强大的内置功能，极大地方便了研究人员和开发人员对深度学习模型进行定制化训练和部署。" 知识点: 1. 迁移学习概念：迁移学习是机器学习领域的一个技术，指将一个领域的知识应用到另一个领域。在深度学习中，它通常指使用在大数据集上预先训练好的神经网络模型，并将其应用在新的但相关的任务上。这样做可以缩短训练时间，并能提高模型在新任务上的性能。 2. MATLAB平台：MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于数据分析、算法开发和原型设计。在深度学习和机器学习方面，MATLAB提供了深度学习工具箱，内含多种预训练模型、算法和开发环境。 3. Deep Network Designer（MATLAB内置应用程序）：这是一个图形化的工具，允许用户直接在MATLAB中设计、分析和训练深度神经网络。 4. 预训练神经网络模型：用户可以直接利用在特定数据集（例如ImageNet）上预先训练好的模型，这些模型已学习到丰富的特征表示，可以加速特定任务的学习进程。 5. ONNX格式：Open Neural Network Exchange（ONNX）是一种开放的格式，用于表示深度学习模型。它允许模型在不同深度学习框架之间迁移和优化。 6. 图像增强器：在深度学习中，图像增强技术用于扩大数据集、提高模型泛化能力，包括旋转、缩放、裁剪、颜色变换等多种手段。 7. 超参数调整：超参数是影响神经网络训练过程的外部设置，例如学习率、批量大小、优化算法等。正确调整超参数对于提高模型性能至关重要。 8. 模型导出和代码生成：训练完成后，用户能够将模型导出到不同格式，并生成用于自动执行训练过程的MATLAB代码，便于模型部署和后续的模型优化。