本文深入探讨了使用MATLAB训练神经网络进行图像分类的方法，包括创建网络层（卷积、ReLU、池化、全连接、Softmax）、训练过程、提升网络准确率的策略以及迁移学习的应用。通过MNIST数据集示例，展示训练过程，测试结果显示准确率为0.9423。此外，还介绍了如何利用预训练网络（如AlexNet）进行迁移学习，以提高新任务的训练效率。
这篇文章作为上一篇的补充和拓展，再添加几个例子和相应的介绍。
1. 创建和训练新的神经网络的步骤
- 下载数据集
- 创建和配置网络层
常用网络层:
卷积层将输入图像放进一组卷积滤波器，每个滤波器激活图像中的某些特征。
ReLU 层通过将负值映射到零和保持正数值，实现更快、更高效的训练。
池化层通过执行非线性下采样，减少网络需要学习的参数个数，从而简化输出。
全连接层将网络 2D 空间特征“扁平化”为 1D 矢量，为分类目的而表示图像级特征。
Softmax 层为数据集中的每个类别提供概率。
- 训练
- 测试网络准确率
以识别手写数字为例子
先自行下载数据集MNIST.
参考和部分引用下面博主的代码：
https://blog.youkuaiyun.com/u010936286/article/details/80667138?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&
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