本系列來自[ mathworks ]。
%% load a pre-trained, deep, convolutional network
alex = alexnet;
layers = alex.layers
%% modify the network to use five categories
layers(23) = fullyconnectedlayer(5);
layers(25) = classificationlayer
%% set up our training data
allimages = imagedatastore('myimages', 'includesubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames');
[trainingimages, testimages] = spliteachlabel(allimages, 0.8, 'randomize');
%% re-train the network
opts = trainingoptions('sgdm', 'initiallearnrate', 0.001, 'maxepochs', 20, 'minibatchsize', 64);
mynet = trainnetwork(trainingimages, layers, opts);
%% measure network accuracy
predictedlabels = classify(mynet, testimages);
accuracy = mean(predictedlabels == testimages.labels)
該示例使用遷移學習（transfer learning）來重新訓練alexnet，一種預先訓練的深卷積神經網路（cnn或convnet）來識別零食，如熱狗，蛋糕和蘋果派。
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