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。其使用步骤包括：导入数据、预处理数据、创建深度学习模型、训练模型、评估模型以及部署模型。具体步骤为：1. 导入数据；2. 预处理数据；3. 创建深度学习模型；4. 训练模型；5. 评估模型；6. 部署模型。
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);2. 预处理数据
X = normalize(X); [XTrain, XVal, YTrain, YVal] = splitData(X, y, 0.75);
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);4. 训练模型
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'Verbose', true);
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, net, options);5. 评估模型
preds = classify(net, XVal); accuracy = mean(preds == YVal);
6. 部署模型
saveonnx(net, 'my_model.onnx');
