基於深度學習網路的寶石型別識別演算法matlab模擬

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

為了驗證基於 GoogLeNet 深度學習網路的寶石型別識別演算法的有效性，我們進行了以下實驗：收集了一個包含多種寶石型別的影像資料集，涵蓋了常見的寶石型別，如鑽石、紅寶石、藍寶石、祖母綠等。將資料集劃分為訓練集、驗證集和測試集，比例為 7:1:2。

測試結果如下：

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

index = randperm(numel(Testing_Dataset.Files), 48);
figure
 
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i));
    imshow(I)
    label = Predicted_Label(index(i));
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end
 
figure
 
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+16));
    imshow(I)
    label = Predicted_Label(index(i+16));
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i+16), :)), 3) + "%");
end
 
 
figure
 
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i+32));
    imshow(I)
    label = Predicted_Label(index(i+32));
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i+32), :)), 3) + "%");
end
177

4.演算法理論概述

寶石作為一種珍貴的礦物資源，具有很高的經濟價值和藝術價值。準確識別寶石的型別對於寶石鑑定、交易和收藏等方面都具有重要意義。傳統的寶石型別識別方法主要依靠人工經驗和專業裝置，存在效率低、成本高、主觀性強等問題。隨著深度學習技術的發展，基於深度學習網路的寶石型別識別演算法逐漸成為研究熱點。GoogLeNet 是一種深度卷積神經網路，在影像分類等任務中取得了顯著的效果。

GoogLeNet 的核心組成部分是 Inception 模組。Inception 模組透過多個不同大小的卷積核和池化操作並行處理輸入影像，然後將結果進行拼接，從而提取出不同尺度和層次的特徵。

Inception 模組的結構可以表示為：

GoogLeNet 由多個 Inception 模組和一些輔助分類器組成。網路的深度達到了 22 層，具有很強的特徵提取能力。GoogLeNet 的網路結構可以表示為：

（三）訓練過程

GoogLeNet 的訓練過程採用反向傳播演算法和隨機梯度下降最佳化演算法。具體步驟如下：

初始化網路引數：隨機初始化網路中的權重和偏置。

前向傳播：將訓練資料輸入網路，透過層層計算得到網路的輸出。

計算損失函式：根據網路的輸出和真實標籤，計算損失函式的值。

反向傳播：根據損失函式的值，透過反向傳播演算法計算網路中各層引數的梯度。

更新引數：使用隨機梯度下降最佳化演算法，根據計算得到的梯度更新網路中的引數。

重複步驟 2 到 5，直到達到預設的訓練次數或損失函式收斂。

（四）最佳化方法

為了提高 GoogLeNet 的效能，通常採用以下最佳化方法：

資料增強：透過對訓練資料進行隨機旋轉、翻轉、裁剪等操作，增加資料的多樣性，提高網路的泛化能力。

學習率調整：在訓練過程中，動態調整學習率，使得網路在訓練初期能夠快速收斂，在訓練後期能夠更加精細地調整引數。

正則化：採用正則化方法，如 L1 正則化、L2 正則化和 Dropout 等，防止過擬合。

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