MATLAB自动微分系统：自定义学习率与连续类激活映射生成

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的CNN训练流程，集成自动微分技术与自定义学习率调度策略。系统在模型训练过程中同步生成类激活映射（CAM），支持灵活网络构建与验证集实时可视化，提升深度学习模型的可解释性。

详 情 说 明

基于自动微分与自定义学习率的训练过程连续类激活映射生成系统

项目介绍

本项目实现了一个在卷积神经网络（CNN）训练过程中同步生成类激活映射（CAM）的完整流程。系统利用自动微分技术灵活构建网络结构，支持自定义学习率调度策略，能够在模型训练的同时持续对验证数据集计算类激活映射，可视化网络关注区域随训练过程的动态变化。该方案为模型可解释性分析和训练优化提供了直观依据，有助于研究人员深入理解模型的学习机制。

功能特性

• 自动微分技术：利用现代深度学习框架的自动微分能力，灵活构建和训练卷积神经网络
• 自定义学习率调度：支持多种学习率调度策略（如步进衰减、余弦退火等），可自定义调度参数
• 连续CAM生成：在训练过程中同步生成类激活映射，实时监控特征提取重点的变化趋势
• 训练过程可视化：提供损失函数、准确率、学习率等多维度训练指标的可视化分析
• 综合评估报告：自动生成包含模型性能指标和CAM生成效果的分析文档

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含图像数据和对应类别标签的图像分类数据集（JPEG/PNG格式）
2. 准备验证数据集：用于CAM生成的测试图像集，需包含真实标签用于效果验证
3. 确保数据路径正确，图像格式符合要求

参数配置

1. 配置网络参数：设置卷积层结构、全连接层配置、初始学习率等超参数
2. 设置训练参数：指定迭代次数、批量大小、学习率调度策略等训练配置
3. 调整CAM生成参数：选择目标层、设置热力图生成频率等

运行系统

执行主程序启动训练和CAM生成流程，系统将自动：

• 构建网络结构并初始化权重
• 按照设定的学习率策略进行模型训练
• 在每个指定周期生成验证集的类激活映射
• 保存训练过程中的各项指标和可视化结果

结果分析

训练完成后可查看：

• 训练过程曲线图（损失函数、准确率、学习率变化）
• 连续CAM热力图序列，展示关注区域演变过程
• 最终训练完成的模型文件（.mat格式）
• 综合评估报告文档

系统要求

软件环境

• MATLAB R2020b或更高版本
• Deep Learning Toolbox
• Image Processing Toolbox
• 可选：Parallel Computing Toolbox（用于加速训练）

硬件建议

• CPU：Intel i5或同等性能以上
• 内存：8GB以上（推荐16GB）
• GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速训练）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括网络模型的构建与初始化、训练循环的控制执行、学习率调度策略的应用、损失函数与准确率的计算记录、类激活映射的生成与可视化输出，以及最终模型文件与训练结果的分析报告生成。该文件整合了数据处理、模型训练、可视化分析等关键模块，确保整个系统能够高效协同工作。