MATLAB深度学习性能可视化分析平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供深度学习模型的综合性分析功能。系统支持训练过程的实时曲线可视化、多模型性能指标对比分析以及网络结构解读，帮助研究人员直观掌握模型训练动态与性能表现。

详 情 说 明

深度学习模型性能分析与可视化平台

项目介绍

本项目是一个综合性的深度学习分析系统，能够对各类深度学习模型进行全方位分析。系统集成了训练过程可视化、性能指标对比分析和模型结构解读等核心功能，支持多种主流深度学习架构，为用户提供从模型训练到性能评估的一站式解决方案。

功能特性

• 训练过程可视化：动态展示模型训练过程中的损失函数和准确率变化曲线
• 多架构性能对比：支持CNN、RNN、Transformer等主流架构的横向性能比较
• 特征层可视化分析：提供卷积核可视化和特征图热力图分析
• 参数统计报告：生成模型关键参数的详细统计报告
• 快速原型验证：支持用户自定义模型的快速测试和验证

使用方法

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：图像数据集（CIFAR-10/100、ImageNet）或时序数据 - 模型配置文件：JSON或YAML格式的网络结构和超参数设置 - 预训练模型：.mat或ONNX格式的模型文件 - 测试数据集：用于模型评估的独立数据集

1. 运行分析流程：

- 配置模型参数和训练选项 - 启动模型训练和分析过程 - 查看生成的可视化结果和分析报告

1. 获取输出结果：

- 训练过程曲线图（.fig/.png格式） - 性能对比表格（.xlsx格式） - 特征可视化结果（.jpg格式） - 技术分析报告（.pdf格式） - 模型优化建议（文本格式）

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Deep Learning Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：16GB以上内存，GPU支持（CUDA兼容）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心功能集成与流程控制。该文件主要负责初始化分析环境，协调各个功能模块的执行顺序，处理用户输入的模型配置和数据资源，调度训练过程监控与可视化生成，管理性能评估指标的计算与对比分析，组织最终报告文档的生成与输出。通过该文件可实现从数据加载到结果输出的完整分析流程自动化执行。