GoogleNet是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其在ImageNet圖像分類任務(wù)上的表現(xiàn)十分優(yōu)秀。下面是使用Matlab實(shí)現(xiàn)GoogleNet的圖像分類示例。

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在開始之前，需要準(zhǔn)備一些圖像數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練和測試模型，可以從ImageNet等數(shù)據(jù)集中下載。

2. 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

使用Matlab的Neural Network Toolbox可以快速構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本示例中，我們可以使用已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的GoogleNet模型，也可以從頭開始構(gòu)建一個新的模型。

使用預(yù)訓(xùn)練好的GoogleNet模型：

```matlab
net = googlenet;
```

從頭開始構(gòu)建一個新的模型：

```matlab
layers = [
? ? imageInputLayer([224 224 3])
? ? convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
? ? convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
? ? convolution2dLayer(3,256,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? convolution2dLayer(3,256,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
? ? convolution2dLayer(3,512,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? convolution2dLayer(3,512,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
? ? convolution2dLayer(3,1024,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? convolution2dLayer(3,1024,'Padding','same')
? ? batchNormalizationLayer
? ? reluLayer
? ? dropoutLayer(0.5)
? ? fullyConnectedLayer(1000)
? ? softmaxLayer
? ? classificationLayer];

net = trainNetwork(imds,layers,opts);
```

3. 訓(xùn)練模型

使用Matlab的trainNetwork函數(shù)可以訓(xùn)練模型，可以使用已經(jīng)下載好的圖像數(shù)據(jù)。

```matlab
opts = trainingOptions('sgdm', ...
? ? 'MiniBatchSize', 64, ...
? ? 'MaxEpochs', 20, ...
? ? 'InitialLearnRate', 0.001);
? ??
[net,info] = trainNetwork(imds,net,opts);
```

4. 測試模型

使用Matlab的classify函數(shù)可以對新的圖像進(jìn)行分類。

```matlab
im = imread('test.jpg');
im = imresize(im,[224 224]);
[label,score] = classify(net,im);
```

5. 可視化結(jié)果

使用Matlab的imshow函數(shù)可以將圖像顯示出來，使用Matlab的bar函數(shù)可以將分類結(jié)果以條形圖的形式顯示。

```matlab
subplot(1,2,1);
imshow(im);
title(string(label) + ", " + num2str(max(score)*100,3) + "%");

subplot(1,2,2);
bar(score);
title("Classification results");
xticklabels(categories(imds));
xtickangle(45);
ylabel("Score");
```