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MobileNet是一种轻量级卷积神经网络，适用于较小的设备和低功耗环境。在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox进行MobileNet的图像分类训练。

使用预先训练好的MobileNet模型对自定义数据集进行微调训练：

```matlab

% 导入数据集

imds = imageDatastore('path/to/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

 

% 定义网络模型

net = mobilenetv2();

 

% 设置训练选项

options = trainingOptions('sgdm',...

    'MiniBatchSize',32,...

    'MaxEpochs',10,...

    'InitialLearnRate',1e-4,...

    'LearnRateSchedule','piecewise',...

    'LearnRateDropFactor',0.1,...

    'LearnRateDropPeriod',5,...

    'Shuffle','every-epoch',...

    'ValidationData',imdsValidation,...

    'ValidationFrequency',10,...

    'Plots','training-progress');

 

% 进行微调训练

net = trainNetwork(imds,net,options);

```

 

在上述代码中，'path/to/images'是数据集存储路径，'mobilenetv2()'则是创建了一个MobileNet模型。之后使用trainingOptions设置了训练参数，包括批次大小、学习率等。最后使用trainNetwork函数进行微调训练。

 

训练完成后，可以使用classify函数对新的图像进行分类预测：

 

```matlab

% 初始化测试图像

testImage = imread('path/to/test/image.jpg');

 

% 对图像进行预测

predictedLabel = classify(net,testImage);

```

在上述代码中，'path/to/test/image.jpg'是测试图像路径，classify函数会将图像预测为多个类别中的一个。