本文详细介绍了如何使用MATLAB编程实现GoogleNet网络，并结合步态识别进行仿真分析。通过利用MATLAB深度学习工具箱构建GoogleNet，结合图像标签库处理数据，实现模型训练和测试，提高步态识别的准确性。此外，还探讨了数据转换、预处理和模型性能评估的MATLAB代码实现。
基于步态识别的GoogleNet网络MATLAB编程实现与分析
步态识别是一项重要的人机交互技术，近年来得到了广泛的应用。为了提高步态识别的准确性，Google公司提出了GoogleNet网络。本文将介绍如何使用MATLAB编写GoogleNet网络，并以步态识别为例进行仿真分析。
GoogleNet网络是一种深度卷积神经网络，其主要特点是采用了Inception模块，大大减少了模型参数的数量，同时还能提高准确率。以下是GoogleNet网络的MATLAB实现代码：
layers = [
imageInputLayer([224 224 3])
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