MATALB 卷积神经网络 图片二分类

      正忙着写论文的时候，突然看到她的询问，连续两晚失眠，有了这个程序。以前没用过神经网络，所有代码都是基于别人基础上修改，仅限于能实现自己需要的功能。

     从GitHub找到一个创建用于图像识别的卷积神经网络的代码，代码下载，根据此修改。

%这里是训练数据存放的文件夹，里面有两个子文件夹，1是非正常的轨迹图，0是正常的轨迹图
Data = fullfile('C:\Users\清风\Desktop\网络训练数据集\');

 

因为我的是分为两类，所以有两个子文件夹，分别存着不同类的图片。注意该数据文件夹不要有多的子文件夹或图片

%测试数据的百分之几作为训练数据，剩下的作为测试
percent = 0.9;

fullyConnectedLayer(2)；将数据分为几类

下面是训练参数设置，这两个参数影响着训练的好坏

%进行网络训练，500是迭代次数，0.00005是学习效率，这两个数可以修改
options = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',1000, ...
	'InitialLearnRate',0.00005);

根据设置好的参数训练网络

convnet = trainNetwork(trainData,layers,options);

这是我的训练结果，迭代625次，正确率已经100%。

测试训练好的模型，

%将训练数据的一部分作为测试数据，测试训练好的网络识别正确率
YTest = classify(convnet,testData)
TTest = testData.Labels;
confMat = confusionmat(TTest, YTest);
accuracy = sum(YTest == TTest)/numel(TTest)

最后我将训练好的模型保存下来，便于以后调用

%保存训练好的网络
save('C:\Users\清风\Desktop\网络训练数据集\cnn3.mat','convnet');

此代码有两个问题需要注意：

第一次我所有的训练图片都为200*200的，结果提示内存不足。使用如下代码修改图片大小

img = imresize(img,[100,100]);

运行，该处代码报错

helperDisplayConfusionMatrix(confMat);

屏蔽掉，运行正常。