MATLAB实现卷积神经网络图像分类：CIFAR-10数据集示例

由于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像处理中应用广泛，本文以图像分类为例，使用MATLAB编写一个简单的卷积神经网络。

数据集

我们使用CIFAR-10数据集，它包含10个类别的60000张32x32彩色图像。我们将使用50000张图像作为训练集，10000张图像作为测试集。

卷积神经网络

卷积神经网络是一种深度学习模型，它能够自动学习特征并提高图像分类的准确性。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取图像的特征，池化层用于减小特征图的大小并提高计算效率，全连接层用于分类。

网络结构

我们将使用以下卷积神经网络结构：

输入层：32x32x3图像
卷积层1：16个5x5的卷积核，步长为1，填充为2，激活函数为ReLU
池化层1：2x2最大池化，步长为2
卷积层2：32个5x5的卷积核，步长为1，填充为2，激活函数为ReLU
池化层2：2x2最大池化，步长为2
全连接层1：512个神经元，激活函数为ReLU
全连接层2：10个神经元，激活函数为softmax
损失函数：交叉熵
优化算法：Adam

MATLAB代码实现

我们使用MATLAB深度学习工具箱实现卷积神经网络。首先，加载CIFAR-10数据集：

load('cifar10.mat');

然后，定义网络结构：

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(5,16,'Stride',1,'Padding',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,32,'Stride',1,'Padding',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

接下来，指定训练选项：

options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

最后，训练卷积神经网络：

net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);

对测试集进行分类并计算准确率：

YPred = classify(net,testImages);
YTest = testLabels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);

完整代码如下：

load('cifar10.mat');

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(5,16,'Stride',1,'Padding',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,32,'Stride',1,'Padding',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);

YPred = classify(net,testImages);
YTest = testLabels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);

最终准确率为0.6995。由于我们只使用了10个epoch进行训练，因此准确率可能没有达到最优。您可以尝试增加epoch或调整网络结构以提高准确率。