MATLAB 深度神经网络工具箱：使用指南
什么是 MATLAB 深度神经网络工具箱？
MATLAB 深度神经网络工具箱是一个用于开发和部署深度神经网络的工具箱。它提供了创建、训练和评估深度学习模型所需的所有功能。
如何使用 MATLAB 深度神经网络工具箱？
使用 MATLAB 深度神经网络工具箱通常需要以下步骤：
导入数据：将训练和验证数据集导入 MATLAB 工作空间。预处理数据：规范化或标准化数据并将其划分为训练和验证集。创建深度学习模型：使用 deepnetwork 函数创建深度学习模型。训练模型：使用 trainNetwork 函数训练模型，指定训练选项（如学习率和批大小）。评估模型：使用 analyzeNetwork 函数评估模型的性能。部署模型：将训练后的模型保存为 ONNX 或 TensorFlow 模型，以进行部署。详细步骤：
1. 导入数据
data = importdata('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);登录后复制2. 预处理数据
X = normalize(X); [XTrain, XVal, YTrain, YVal] = splitData(X, y, 0.75);登录后复制
3. 创建深度学习模型
layers = [
imageInputLayer([size(XTrain, 2), size(XTrain, 3)], 'Name', 'input')
convolution2dLayer(3, 32, 'Name', 'conv1')
reluLayer('Name', 'relu1')
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1')
convolution2dLayer(3, 64, 'Name', 'conv2')
reluLayer('Name', 'relu2')
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2')
fullyConnectedLayer(10, 'Name', 'fc1')
softmaxLayer('Name', 'softmax')
classificationLayer('Name', 'output')
];net = deepnetwork(layers);登录后复制4. 训练模型
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'Verbose', true);net = trainNetwork(XTrain, YTrain, net, options);登录后复制5. 评估模型
preds = classify(net, XVal); accuracy = mean(preds == YVal);登录后复制
6. 部署模型
saveonnx(net, 'my_model.onnx');登录后复制
以上就是matlab深度神经网络工具箱怎么用的详细内容，更多请关注楠楠科技社其它相关文章！
