63、基于深度学习网络的数字分类(matlab)

时间：2024-07-08 17:44:15

1、基于深度学习网络的数字分类的原理及流程

基于深度学习网络的数字分类是一种常见的机器学习任务，通常使用的是卷积神经网络（CNN）来实现。下面是其原理及流程的简要说明：

  1. 数据收集：首先，需要收集包含数字图像和对应标签的数据集，用于训练模型。

  2. 数据预处理：对数据集进行预处理，包括图像的缩放、灰度处理、归一化等，以便输入模型进行训练。

  3. 构建深度学习网络：使用卷积神经网络（CNN）来构建模型。CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，用于学习特征并进行分类。

  4. 模型训练：将预处理后的数据输入到CNN模型中进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，使模型能够准确地分类数字。

  5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。

  6. 模型应用：将训练好的模型用于数字图像分类任务，输入待分类的数字图像，模型输出对应的分类结果。

  7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，如调整网络结构、调整超参数等，提高模型的分类性能。

总的来说，基于深度学习网络的数字分类主要包括数据收集、数据预处理、网络构建、模型训练、模型评估、模型应用和模型优化等步骤，通过不断学习和调优，使模型能够准确地分类数字图像。

2、基于深度学习网络的数字分类说明

1）程序流程

1创建和训练简单的卷积神经网络来进行深度学习分类

2加载和浏览图像数据。

3定义神经网络架构。

4指定训练选项。

5训练神经网络。

6预测新数据的标签并计算分类准确度。

3、加载和浏览图像数据

1）加载数据

说明

使用 imageDatastore 函数将位数数据加载为图像数据存储，并指定包含图像数据的文件夹。通过图像数据存储可以存储大图像数据，包括无法放入内存的数据，并在卷积神经网络的训练过程中高效分批读取图像。

代码

dataFolder = "DigitsData";
imds = imageDatastore(dataFolder, ...
    IncludeSubfolders=true, ...
    LabelSource="foldernames");

2） 显示数据存储中的部分图像

代码

figure(1)
tiledlayout("flow");
perm = randperm(10000,20);
for i = 1:20
    nexttile
    imshow(imds.Files{perm(i)});
end

视图效果

f8c8ad2ea3a041b5b79db79659c290cb.png

3） 计算每个类别中的图像数量

说明

数据存储包含数字 0-9 的总共 10000 个图像，每个数字对应 1000 个图像。您可以在神经网络的最后一个全连接层中指定类数作为 OutputSize 参量。

代码

classNames = categories(imds.Labels);
labelCount = countEachLabel(imds)
labelCount =

  10×2 table

    Label    Count
    _____    _____

      0      1000 
      1      1000 
      2      1000 
      3      1000 
      4      1000 
      5      1000 
      6      1000 
      7      1000 
      8      1000 
      9      1000

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