CNN-SVM分类的MATLAB程序。

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简介：
MATLAB CNN-SVM 分类程序，包含详尽的注释和数据集，用户可以直接根据提供的注释来调整自己的文件，从而实现便捷的修改。针对 VGG 网络为例，程序能够提取某一网络特定层的特征，并利用 SVM 完成分类任务。举例来说，在手写字体识别领域，通过该程序可以达到高达 100% 的识别率。那么，为什么使用 CNN 来提取特征呢？首先，由于卷积和池化操作的特性，使得图像中平移的部分对最终的特征向量影响甚微。从这一角度来看，提取到的特征更不易出现过拟合现象。此外，由于其具有平移不变性，因此平移字符进行变造是毫无意义的，从而避免了对样本进行额外变造的需求。其次，CNN 提取出的特征比简单的投影、方向或重心要更为科学合理。它能够有效地防止特征提取成为影响模型准确率的关键瓶颈或性能上限。更重要的是, 通过灵活地调整不同的卷积、池化层以及最后输出的特征向量的大小控制策略, 可以全面提升整体模型的适应能力。在存在过拟合的情况下, 可以降低特征向量的维度；而在欠拟合时, 则可以增加卷积层的输出维度。相较于其他特征提取方法, 该流程更加灵活高效：首先整理用于训练网络的训练数据；然后对样本进行必要的处理；接着建立卷积神经网络；随后将数据输入进行训练；最后保存训练好的模型（从全全连接层中提取特征），并将数据代入该模型以获得相应的特征向量；最后使用这些特征向量代替原始输入值送入 SVM 进行训练并进行测试时同样将 h_fc1 转换为特征向量后使用 SVM 进行预测。

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