深度学习Matlab工具箱代码详解概览

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最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。

　　在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料.

　（1）《Notes on Convolutional Neural Networks》，这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献，不过文献中在下采样层也有两种训练参数，在工具箱中的下采样层并没有可训练参数，直接进行下采样操作。

（2）《CNN学习-薛开宇》，这是与《Notes on Convolutional Neural Networks》内容及其相似的一份中文PPT资料，对卷积神经网络的介绍也是通俗易懂。

（3）深度学习的Matlab工具箱Github下载地址：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox

接下来给出一个工具箱中CNN程序在Mnist数据库上的示例程序：

%%=========================================================================  
% 主要功能：在mnist数据库上做实验，验证工具箱的有效性  
% 算法流程：1）载入训练样本和测试样本  
%          2）设置CNN参数，并进行训练  
%          3）进行检测cnntest()  
% 注意事项：1）由于直接将所有测试样本输入会导致内存溢出，故采用一次只测试一个训练样本的测试方法  
%%=========================================================================  
%%  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%加载数据集%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
load mnist_uint8;  
train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;  
test_x  = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;  
train_y = double(train_y');  
test_y  = double(test_y');  
 
%%  
%%=========================================================================  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%设置卷积神经网络参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
% 主要功能：训练一个6c-2s-12c-2s形式的卷积神经网络，预期性能如下：  
%          1）迭代一次需要200秒左右，错误率大约为11%  
%          2）迭代一百次后错误率大约为1.2%  
% 算法流程：1）构建神经网络并进行训练，以CNN结构体的形式保存  
%          2）用已知的训练样本进行测试  
% 注意事项：1）之前在测试的时候提示内存溢出，后来莫名其妙的又不溢出了，估计到了系统的内存临界值  
%%=========================================================================  
rand('state',0)  
cnn.layers = {  
    struct('type', 'i')                                    %输入层  
    struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5)  %卷积层  
    struct('type', 's', 'scale', 2)                        %下采样层  
    struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %卷积层  
    struct('type', 's', 'scale', 2)                        %下采样层  
    };  
cnn            = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);  
opts.alpha     = 1;  
opts.batchsize = 50;  
opts.numepochs = 5;  
cnn            = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);  
save CNN_5 cnn;  
 
load CNN_5;  
[er, bad]  = cnntest(cnn, test_x, test_y);  
figure; plot(cnn.rL);  
assert(er<0.12, 'Too big error');  

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