Matlab深度学习：基于CNN-LSTM的猫狗图像分类实践与技巧

内容概要：本文详细介绍了如何使用Matlab构建并训练一个基于CNN-LSTM的猫狗图像分类模型。首先，作者分享了数据准备的方法，包括使用imageDatastore加载和分割数据集。接着，深入探讨了网络结构的设计，特别是将CNN用于特征提取并将特征序列传递给LSTM进行分类的关键步骤。文中还提供了训练配置的建议，如选择合适的批大小和初始学习率，并强调了常见错误及其解决方法。此外，作者讨论了提高模型性能的各种改进措施，如增加卷积核数量、使用双向LSTM以及应用数据增强技术。最后，作者指出尽管Matlab在某些方面存在局限性，但对于熟悉Simulink的用户而言，这是一个不错的入门选择。 适合人群：对深度学习感兴趣的初学者，尤其是那些希望使用Matlab进行图像分类实验的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望通过实际项目加深对CNN-LSTM架构理解的学习者；旨在帮助读者掌握从数据准备到模型评估的完整流程，同时提供实用技巧以避免常见的陷阱。 其他说明：本文提供的代码已在Matlab 2022a版本中成功运行，建议读者使用相同或更高版本的软件环境。对于追求更高精度的应用，推荐考虑更强大的硬件支持和先进的框架，如Python中的PyTorch或TensorFlow。