本篇文章为大家展示了Matlab Deep Network Designer APP搭建神经网络及相关函数是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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1 APP的使用

（1）打开方式一
从Matlab工具栏APP处搜索Deep Network Designer点击打开，或者在命令行窗口输入命令：deepNetworkDesigner开启

（2）新建神经网络结构
拖动左侧的图标到中心工作区，然后点击连接图标

（3）使用现成的神经网络
举例使用alexnet,在窗口输入alexnet，提示没有安装的话，就点击红色中的附加资源管理器，点击安装就行。安装完成后，再次输入alexnet即可。然后再APP中点击导入，就会提示导入alexnet网络。

（4）检查网络结构是否正确
点击工具栏的分析，可以查看网络的结构，如果结构不对，会报错并红色的提示。

（5）生成代码代码
点击导出，选择导出生成代码。把layers的代码拷贝出来，这就是你网络结构的代码。

会生成实时脚本文件，layers就是我们搭建的神经网络，单独拷贝出来使用。

2 使用神经网络

2.1 简单例子

% 一个使用APP的Demo
% 加载数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet', ...
    'nndemos','nndatasets','DigitDataset');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');
% 展示数据集
figure
numImages = 10000;
perm = randperm(numImages,20);
for i = 1:20
    subplot(4,5,i);
    imshow(imds.Files{perm(i)});
end
% 划分数据集和测试集出来
numTrainingFiles = 750;
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,numTrainingFiles,'randomize');
% 使用搭建的神经网络
layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
% 配置训练参数
 options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20,...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
 % 训练神经网络
 net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
 % 使用神经网络，这是分类的例子。使用classify.搭配神经网络中的最后一层classificationLayer
 % 如果是回归的神经网络，则神经网络的最后一层是regressionLayer，搭配predict使用，就是替换classify为predict
 YPred = classify(net,imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

2.2 trainOptions

官方文档讲解
根据自己的训练需要，只选择需要的参数设定即可，不设定的就是执行默认值

options = 
  TrainingOptionsSGDM with properties:
                    Momentum: 0.9000
            InitialLearnRate: 0.0100      % 初始学习率
           LearnRateSchedule: 'piecewise' % 学习率周期
         LearnRateDropFactor: 0.2000            % 学习率下降因子
         LearnRateDropPeriod: 5                     % 学习率下降周期
            L2Regularization: 1.0000e-04    % L2正则化参数
     GradientThresholdMethod: 'l2norm'      
           GradientThreshold: Inf                   % 梯度阈值
                   MaxEpochs: 20                    % 最大epochs
               MiniBatchSize: 64                    % 最小batch大小
                     Verbose: 1                     % 是否窗口打印训练进度
            VerboseFrequency: 50
              ValidationData: []                    % 放入验证集数据和验证集标签
         ValidationFrequency: 50                    % 验证频率
          ValidationPatience: Inf
                     Shuffle: 'once'            % 打乱训练集的次数
              CheckpointPath: ''    
        ExecutionEnvironment: 'auto'            % 设置CPU或者GPU执行
                  WorkerLoad: []
                   OutputFcn: []
                       Plots: 'training-progress' % 是否显示训练可视化的过程图
              SequenceLength: 'longest'
        SequencePaddingValue: 0
    SequencePaddingDirection: 'right'
        DispatchInBackground: 0
     ResetInputNormalization: 1
     ```
     
## 2.3 trainNetwork
[官方文档讲解](https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainnetwork.html)
简单的使用格式如下，其他格式参考官方文档讲解
```matlab
net = trainNetwork(X,Y,layers,options)
% X是训练集的数据集，Y是训练集的标签集

2.4 predict和classify

这两个函数是用来调用神经网络模型的，用测试集去测试输出结果。predict函数搭配回归神经网络使用，就是神经网络的最后一层是regressionLayer，如2.1例子中42行就是替换classify为predict。classify函数搭配分类神经网络，就是神经网络中的最后一层是classificationLayer。

result = classify(net,testData)
% 第一个参数是训练的网络模型
% 第二个参数是测试的数据
% result表示用神经网络处理TestData最终的输出结果

3 参数选择原则

（1）首先开发一个过拟合的模型
• 添加更多的层
• 让每一层变得更大
• 训练更多的轮次
（2）然后抑制过拟合
• dropout
• 正则化
• 图像增强
（3）再次调节超参数
• 学习速率
• 隐藏层单元数
• 训练轮次
超参数的选择是一个经验不断测试的结果，经典机器学习的方法，如特征工程、增加训练数据要做交叉验证。

4 构建网络的总原则

• 增大网络容量，直到过拟合
• 采取措施抑制过拟合
• 继续增大网络容量，直到过拟合

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