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MATLAB fig生成代码-CNN商品推荐：利用改良的VggNet和ResNet模型训练与分类评估

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简介：
本项目采用MATLAB开发，旨在通过改进的VggNet和ResNet神经网络模型进行CNN商品推荐系统的研究。通过fig文件实现数据可视化，并对模型进行了详细的训练及分类效果评估。 使用MATLAB R2019b 和 PyCharm 2019.3.3 x64 软件进行 CNN 图像推荐项目（CNNItemRec）。该项目利用了经过调整的 VggNet 和 ResNet 神经网络架构，用于训练和分类评估。在 binConvert 文件夹中，包含将二进制数据文件转换为图片形式的代码。由于已经下载好数据集，因此注释掉了代码中的数据下载部分；如果未下载，则可以取消这部分注释以进行数据集的下载操作。 将已有的 stl10_binary 数据集文件夹放置到指定位置后运行相关代码，会生成一个名为 img 的文件夹，其中包含 10 个子文件夹，每个代表一个类别，并且每个类中包括了500张训练图片。删除这些生成的训练数据集之后，修改代码中的34-38行： ```matlab DATA_PATH = ./stl10_binary/test_X.bin; LABEL_PATH = ./stl10_binary/test_y.bin; ``` 再次运行程序将创建一个包含测试图像的新 img 文件夹。每个类中会有500张图片，手动对生成的训练集和测试集文件夹进行重命名以匹配相应的类别名称。 在 CNNItemTest 项目目录内已经提供了处理好的数据集，因此无需额外准备数据分类工作。

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    本项目采用MATLAB开发，旨在通过改进的VggNet和ResNet神经网络模型进行CNN商品推荐系统的研究。通过fig文件实现数据可视化，并对模型进行了详细的训练及分类效果评估。 使用MATLAB R2019b 和 PyCharm 2019.3.3 x64 软件进行 CNN 图像推荐项目（CNNItemRec）。该项目利用了经过调整的 VggNet 和 ResNet 神经网络架构，用于训练和分类评估。在 binConvert 文件夹中，包含将二进制数据文件转换为图片形式的代码。由于已经下载好数据集，因此注释掉了代码中的数据下载部分；如果未下载，则可以取消这部分注释以进行数据集的下载操作。 将已有的 stl10_binary 数据集文件夹放置到指定位置后运行相关代码，会生成一个名为 img 的文件夹，其中包含 10 个子文件夹，每个代表一个类别，并且每个类中包括了500张训练图片。删除这些生成的训练数据集之后，修改代码中的34-38行： ```matlab DATA_PATH = ./stl10_binary/test_X.bin; LABEL_PATH = ./stl10_binary/test_y.bin; ``` 再次运行程序将创建一个包含测试图像的新 img 文件夹。每个类中会有500张图片，手动对生成的训练集和测试集文件夹进行重命名以匹配相应的类别名称。 在 CNNItemTest 项目目录内已经提供了处理好的数据集，因此无需额外准备数据分类工作。
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