MATLAB自适应卷积神经网络工具箱（ACNN-Toolbox）发布

资 源 简 介

ACNN-Toolbox是专为深度学习入门者设计的MATLAB工具箱，提供可视化拖拽式网络构建界面和自适应训练机制，支持智能超参数调优，简化卷积神经网络的搭建与优化流程。

详 情 说 明

MATLAB自适应卷积神经网络工具箱（ACNN-Toolbox）

项目介绍

ACNN-Toolbox 是一款专为深度学习入门者设计的 MATLAB 工具箱，旨在简化卷积神经网络（CNN）的构建和训练过程。本工具箱集成了可视化的网络设计、智能超参数调优和实时训练监控等功能，帮助用户快速上手并高效完成图像分类任务。通过内置的自适应训练机制，有效解决了梯度爆炸或消失等常见问题，提升了模型的训练稳定性和收敛效率。

功能特性

• 可视化网络构建：提供图形化界面，支持拖拽式操作，可直观地设计网络层结构。
• 智能超参数调优：采用智能算法自动优化学习率、批处理大小等关键训练参数。
• 实时训练监控：动态显示训练过程中的准确率、损失函数变化曲线，便于即时调整。
• 预训练模型库：内置多种经典模型的精简版本（如 AlexNet、VGG），支持快速迁移学习。
• 自适应梯度调整：集成自适应动量优化（AdaMo）与梯度裁剪机制，防止训练不稳定。
• 一键模型导出：支持将训练好的模型转换为 ONNX 格式，便于跨平台部署。

使用方法

1. 数据准备：

- 图像数据：整理为 JPEG 或 PNG 格式，系统自动预处理并统一尺寸。 - 标签数据：提供 CSV 文件或 MATLAB 表格格式的分类标签。 - 配置文件：通过 JSON 文件定义网络结构。 - 超参数设置：指定学习率范围、迭代次数等数值参数。

1. 启动工具箱：

- 运行主程序文件，进入图形用户界面。

1. 模型训练与评估：

- 在设计界面中构建或选择网络架构。 - 启动训练，监控实时性能曲线。 - 训练完成后，系统自动生成模型文件、性能报告及可视化结果。

1. 结果输出：

- 获取训练模型（.mat 文件）、PDF 格式的性能分析报告、网络结构图、训练曲线、混淆矩阵等。 - 导出对新数据的预测结果（分类概率与标签）及评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.14 或更高版本、Linux（Ubuntu 16.04+）
• MATLAB 版本：R2020a 或以上
• 必需工具箱：Deep Learning Toolbox、Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议 8 GB 及以上
• 磁盘空间：至少 5 GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为工具箱的入口与调度中心，负责启动图形用户界面，集成并管理网络构建、数据加载、训练流程控制、结果可视化及模型导出等核心功能。通过调用各算法模块，实现对自适应动量优化、动态卷积核调整及梯度裁剪等技术的统一协调，确保从数据输入到模型输出的全链路自动化执行。