목차
1. 알고리즘 연산 렌더링 미리보기
2. 알고리즘 실행 소프트웨어 버전
MATLAB2022a
3. 일부 핵심 프로그램
.......................................................................
%定义网络层
layers = [
input_layers
Cnn_layers
ouput_layers
]
layers(2).Weights = 0.0001 * randn([filterSize numChannels numFilters]);
% 设置网络训练选项
opts = trainingOptions('sgdm', ...
'Momentum', 0.9, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 8, ...
'L2Regularization', 0.004, ...
'MaxEpochs', 40, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Verbose', true);
% 训练CIFAR-10分类网络
cifar10Net = trainNetwork(P_train, T_train, layers, opts);
% 提取第一个卷积层的权重
w = cifar10Net.Layers(2).Weights;
% 将权重重新缩放到[0, 1]的范围以便更好地可视化
w = rescale(w);
figure
montage(w)
% 在测试集上运行网络
YTest = classify(cifar10Net, P_test);
% 计算准确率
accuracy = sum(YTest == T_test)/numel(T_test)
figure;
for i = 1:49
subplot(7,7,i)
imshow(P_test(:,:,:,i));
title([YTest(i)]);
end
figure;
for i = 1:49
subplot(7,7,i)
imshow(P_test(:,:,:,i+49));
title([YTest(i+49)]);
end
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4. 알고리즘 이론의 개요
CNN은 이미지 처리에 특별히 사용되는 신경망 아키텍처로, 핵심은 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 완전 연결 레이어입니다. CNN은 컨볼루션 작업과 풀링 작업을 사용하여 이미지의 특징을 자동으로 학습한 다음 완전히 연결된 레이어를 통해 이러한 특징을 다양한 범주의 레이블에 매핑하여 이미지 분류 및 대상 인식을 달성합니다.
CNN의 핵심 아이디어는 로컬 수용 필드의 가중치 공유입니다. 즉, 동일한 컨볼루션 커널이 이미지의 서로 다른 위치에서 컨볼루션 작업을 수행함으로써 네트워크 매개변수 수를 효과적으로 줄이고 훈련 프로세스를 가속화합니다. 컨벌루션 계층은 슬라이딩 윈도우를 통해 이미지에서 특징을 추출한 다음 풀링 계층은 추출된 특징을 다운샘플링하여 데이터 차원을 더욱 줄입니다.
CNN에서는 각 컨볼루션 레이어의 필터(컨볼루션 커널)가 에지, 텍스처 등 다양한 특징을 포착할 수 있습니다. 네트워크가 심화됨에 따라 컨벌루션 계층은 더 추상적인 특징을 학습하여 이미지의 다양한 수준에 대한 의미론적 이해를 실현할 수 있습니다.
컨볼루션 레이어는 컨볼루션 연산을 통해 이미지에서 특징을 추출하는 CNN의 핵심 부분입니다. 컨볼루션 연산은 다음 수학 공식으로 표현될 수 있습니다.
풀링 레이어는 특징 맵의 크기를 줄이고 계산 복잡성을 줄이는 데 사용됩니다. 최대 풀링은 일반적으로 사용되는 풀링 작업이며 수학 공식은 다음과 같습니다.
CIFAR-10 데이터베이스: CIFAR-10은 일반적으로 사용되는 이미지 분류 데이터베이스로, 10개 카테고리에 60,000개의 32x32 컬러 이미지가 포함되어 있으며 각 카테고리에는 6,000개의 이미지가 있습니다. 이러한 범주는 비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 보트 및 트럭입니다.
CIFAR-10 데이터베이스의 특징:
- 데이터 세트의 크기는 적당하며 알고리즘 검증 및 연구에 적합합니다.
- 이미지 크기는 32x32픽셀로 작아서 네트워크 훈련 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
- 여러 카테고리를 포함하며 다중 카테고리 이미지 분류 작업에 적합합니다.
CIFAR-10 데이터베이스에 CNN 적용: CIFAR-10 데이터베이스에서 CNN은 객체 인식 작업에 널리 사용됩니다. 연구원들은 고성능 이미지 분류 모델을 달성하기 위해 다양한 CNN 아키텍처, 하이퍼파라미터 및 교육 기술을 사용했습니다. CIFAR-10 데이터 세트를 학습함으로써 CNN은 다양한 기능을 자동으로 학습하고 정확한 이미지 분류를 달성할 수 있습니다.
5. 알고리즘 전체 프로그램 엔지니어링
오오오오
OO야
영형