Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

个人博客地址

环境

  • Matlab 2020a
  • Windows10

内容

使用Matlab对MNIST数据集进行预处理,搭建卷积神经网络进行训练,实现识别手写数字的任务。在训练过程中,每隔30个batch输出一次模型在验证集上的准确率和损失值。在训练结束后会输出验证集中每个数字的真实值、网络预测值和判定概率,并给出总的识别准确率。

步骤

准备MNIST数据集

为了方便进行测试,本次只选用500张MNIST数据集,每个数字50张。

下载数据集后并解压,为每个数字创建单独文件夹并将该数字的所有图片放在对应的文件夹下,如图1所示。
数据集下载地址 提取码:af6n
Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

手动分类结束后每个文件夹中应有50张图片。

数据预处理

% 加载数据集
imds = imageDatastore(...
    "./data",...
    'IncludeSubfolders', true,...
    'LabelSource','foldernames');

使用imageDatastore加载数据集。第一个参数填写数据集路径。由于本次实验data目录下含有子文件夹所以IncludeSubfolders需要指定为true。LabelSource表示标签来源,这里使用文件夹名字来代表标签。

  ImageDatastore - 属性:

                       Files: {
                              'D:\data\0\0_1.bmp';
                              'D:\data\0\0_10.bmp';
                              'D:\data\0\0_11.bmp'
                               ... and 497 more
                              }
                     Folders: {
                              'D:\data'
                              }
                      Labels: [0; 0; 0 ... and 497 more categorical]
    AlternateFileSystemRoots: {}
                    ReadSize: 1
      SupportedOutputFormats: [1×5 string]
         DefaultOutputFormat: "png"
                     ReadFcn: @readDatastoreImage

上面内容为执行imageDatastore后返回变量的属性。可以看出已经成功将数据集读入并对每张图片进行label处理。

由于每个数字有50张图像,因此本次实验每个数字选用30张进行训练,另20张进行验证。使用splitEachLabel进行划分,得到训练集和验证集。

% 数据打乱
imds = shuffle(imds);

% 划分训练集和验证集。每一个类别训练集有30个,验证集有20个
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 30);

使用shuffle进行数据打乱。得到的imdsTrain和imdsValidation分别有300和200张图片。

% 将训练集与验证集中图像的大小调整成与输入层的大小相同
augimdsTrain = augmentedImageDatastore([28 28],imdsTrain);
augimdsValidation = augmentedImageDatastore([28 28],imdsValidation);

定义网络模型

% 构建alexnet卷积网络 
alexnet = [
    imageInputLayer([56,56,1], 'Name', 'Input')
    convolution2dLayer([11,11],48,'Padding','same','Stride',4, 'Name', 'Conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name', 'BN_1')
    reluLayer('Name', 'Relu_1')
    maxPooling2dLayer(3,'Padding','same','Stride',2, 'Name', 'MaxPooling_1')
    convolution2dLayer([5,5],128,'Padding',2,'Stride',1, 'Name', 'Conv_2')
    batchNormalizationLayer('Name', 'BN_2')
    reluLayer('Name', 'Relu_2')
    maxPooling2dLayer(3,'Padding','same','Stride',2, 'Name', 'MaxPooling_2')
    convolution2dLayer([3 3],192,'Padding',1,'Stride',1, 'Name', 'Conv_3')
    batchNormalizationLayer('Name', 'BN_3')
    reluLayer('Name', 'Relu_3')
    convolution2dLayer([3 3],192,'Padding',1,'Stride',1, 'Name', 'Conv_4')
    batchNormalizationLayer('Name', 'BN_4')
    reluLayer('Name', 'Relu_4')
    convolution2dLayer([3 3],128,'Stride',1,'Padding',1, 'Name', 'Conv_5')
    batchNormalizationLayer('Name', 'BN_5')
    reluLayer('Name', 'Relu_5')
    maxPooling2dLayer(3,'Padding','same','Stride',2, 'Name', 'MaxPooling_3')
    fullyConnectedLayer(4096, 'Name', 'FC_1')
    reluLayer('Name', 'Relu_6')
    fullyConnectedLayer(4096, 'Name', 'FC_2')
    reluLayer('Name', 'Relu_7')
    fullyConnectedLayer(10, 'Name', 'FC_3')    % 将新的全连接层的输出设置为训练数据中的种类
    softmaxLayer('Name', 'Softmax')            % 添加新的Softmax层
    classificationLayer('Name', 'Output') ];   % 添加新的分类层

使用上面的代码即可构建AlexNet模型。

% 对构建的网络进行可视化分析
lgraph = layerGraph(mynet);
analyzeNetwork(lgraph)

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

定义训练超参数

% 配置训练选项   
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...    
    'MaxEpochs',100, ...               
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',augimdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',true, ...
    'Plots','training-progress'); 

本次实验选用sgdm作为优化器,初始学习率设置为0.001,最大迭代次数为100,每次迭代都会打乱数据,每隔30个batch进行一次验证。

网络训练和预测

% 对网络进行训练
net = trainNetwork(augimdsTrain, mynet, options); 

% 将训练好的网络用于对新的输入图像进行分类,得到预测结果和判定概率
[YPred, err] = classify(net, augimdsValidation);

其中,YPred是存放网络对验证集预测结果的数组,err存放着每个数字的判定概率。

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

% 打印真实数字、预测数字、判定概率和准确率
YValidation = imdsValidation.Labels;
for i=1:200
fprintf("真实数字:%d  预测数字:%d", double(YValidation(i,1))-1, double(YPred(i, 1))-1);
fprintf("  判定概率:%f\n", max(err(i, :)));
end

运行上面代码即可打印相关结果。

... ...
真实数字:4  预测数字:4  判定概率:0.814434
真实数字:0  预测数字:0  判定概率:0.657829
真实数字:8  预测数字:8  判定概率:0.874560
真实数字:0  预测数字:0  判定概率:0.988826
真实数字:6  预测数字:6  判定概率:0.970034
... ...
真实数字:5  预测数字:5  判定概率:0.806220
真实数字:4  预测数字:4  判定概率:0.938233
真实数字:7  预测数字:7  判定概率:0.906994
真实数字:7  预测数字:7  判定概率:0.837794
真实数字:6  预测数字:6  判定概率:0.951572
真实数字:6  预测数字:1  判定概率:0.415834
真实数字:5  预测数字:5  判定概率:0.789031
真实数字:2  预测数字:2  判定概率:0.363526
真实数字:7  预测数字:7  判定概率:0.930049

准确率:0.880000

代码下载

GitHub下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-454809.html

到了这里,关于Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • CNN实现手写数字识别(Pytorch)

    CNN(卷积神经网络)主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后,最后经过若干个全连接层获得最终的输出。 CNN的实现主要包括以下步骤: 数据加载与预处理 模型搭建 定义损失函数、优化器 模型训练 模型测试 以下基于Pytorch框

    2024年02月03日
    浏览(93)
  • 深度学习实验:Softmax实现手写数字识别

    文章相关知识点:​​​​​​​AI遮天传 DL-回归与分类_老师我作业忘带了的博客-CSDN博客   MNIST数据集   MNIST手写数字数据集是机器学习领域中广泛使用的图像分类数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。这些数字已进行尺寸规格化,并在固定尺寸的图像中居中

    2023年04月08日
    浏览(38)
  • FPGA实现mnist手写数字识别(软件部分)

    使用的环境:tf1.12,具体配置见here: 首先打开环境tf1.12,,再安装以下的包: opencv 在这里下载“linux-64/opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2”,通过共享文件夹copy到download文件夹中,在文件夹下打开终端,输入以下命令进行安装: matplotlib(时刻注意是py36) Pillow(貌似不用了,上面已经安

    2023年04月15日
    浏览(78)
  • 用PyTorch实现MNIST手写数字识别(最新,非常详细)

    本文基于 PyTorch 框架,采用 CNN卷积神经网络 实现 MNIST 手写数字识别,仅在 CPU 上运行。 已分别实现使用Linear纯线性层、CNN卷积神经网络、Inception网络、和Residual残差网络四种结构对MNIST数据集进行手写数字识别,并对其识别准确率进行比较分析。(另外三种还未发布) 看完

    2024年02月06日
    浏览(34)
  • CNN卷积神经网络实现手写数字识别(基于tensorflow)

    卷积网络的 核心思想 是将: 局部感受野 权值共享(或者权值复制) 时间或空间亚采样 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,简称: CNN )是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在 图像图片处理 , 视频处理 , 音频处理 以及 自然语言处理 等等。

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • 卷积神经网络(CNN)入门:使用Python实现手写数字识别

    在上一篇文章中,我们介绍了如何使用Python实现一个简单的前馈神经网络。本文将重点介绍卷积神经网络(CNN),这是一种在计算机视觉任务中表现优异的深度学习模型。我们将从卷积神经网络的基本原理开始,介绍卷积层、池化层和全连接层等概念,然后使用Python和Keras库

    2023年04月15日
    浏览(51)
  • 深度学习:使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

    本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络,网络包含卷积层、池化层、全连接层,通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别,通过本项目代码,从原理上理解手写数字识别的全过程,包括反向传播,梯度下降等。 卷积神经网络是一种多层、前馈型神经网络。从功能上

    2024年02月13日
    浏览(44)
  • 【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现

    按照国际惯例,看效果: 自己在PS中绘制黑底白字手写字体,导出jpg,尺寸28*28! 素材设置 准备工作:从 ONNX Model Zoo 下载手写识别 ONNX 模型文件  【下载模型】MNIST 手写数字识别模型 mnist-1

    2024年02月04日
    浏览(31)
  • 入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例(python代码实现)

    1.1 问题导入 如图所示,数字五的图片作为输入,layer01层为输入层,layer02层为隐藏层,找出每列最大值对应索引为输出层。根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络 1.2 手写字数据集MINST 如图所示,MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由6

    2024年02月03日
    浏览(44)
  • (九)人工智能应用--深度学习原理与实战--前馈神经网络实现MNST手写数字识别

    目标: 识别手写体的数字,如图所示: 学习内容: 1、掌握MNIST数据集的加载和查看方法 2、熟练掌握Keras建立前馈神经网络的步骤【重点】 3、掌握模型的编译及拟合方法的使用,理解参数含义【重点】 4、掌握模型的评估方法 5、掌握模型的预测方法 6、掌握自定义图片的处理与

    2024年02月13日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包