首页我现在有一个训练集文件夹，这个文件夹下属有10个子文件夹，这10个子文件夹代表了训练集的10个子类，现在用这些图片训练一个图像分类器，要求使用卷积神经网络，并且给出训练结果的好坏，并最终导出模型。给出一个可以用的Matlab程序

我现在有一个训练集文件夹，这个文件夹下属有10个子文件夹，这10个子文件夹代表了训练集的10个子类，现在用这些图片训练一个图像分类器，要求使用卷积神经网络，并且给出训练结果的好坏，并最终导出模型。给出一个可以用的Matlab程序

时间: 2024-01-24 20:17:01 浏览: 87

以下是一个可以用的 Matlab 图像分类器训练程序，使用卷积神经网络： ```matlab % 设置训练集文件夹路径和输出模型路径 train_folder = 'path/to/train_folder'; output_model_path = 'path/to/output_model'; % 加载图像数据 imds = imageDatastore(train_folder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'FolderNames'); % 设置图像尺寸 input_size = [224 224 3]; % 加载预训练好的卷积神经网络模型 net = resnet50; % 替换最后一层全连接层，因为我们的数据集只有10个类别 num_classes = numel(categories(imds.Labels)); lgraph = layerGraph(net); new_fc = fullyConnectedLayer(num_classes, 'Name', 'new_fc'); lgraph = replaceLayer(lgraph, 'fc1000', new_fc); % 设置训练选项 options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'MaxEpochs', 10, ... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 trained_net = trainNetwork(imds, lgraph, options); % 保存训练好的模型 save(output_model_path, 'trained_net'); ``` 这个程序会加载训练集文件夹下所有子文件夹中的图片，并根据文件夹名字将其分为10个类别。然后使用一个预训练好的 ResNet-50 卷积神经网络作为基础模型，替换最后一层全连接层，使其可以分类10个类别。之后使用 SGD 优化器进行训练，训练10个 epoch，并将训练好的模型保存到指定路径。训练结果的好坏可以通过训练过程中的损失函数和准确率来评估。使用 `options` 结构体中的 `'Plots', 'training-progress'` 参数可以在训练过程中显示训练曲线图，包括训练集和验证集的损失函数和准确率。还可以使用 `evaluate` 函数在验证集上评估模型的准确率。

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