深度学习评估工具包【用于图像分类】：为第一次在MATLAB中尝试深度学习的人提供的示例代码集-matlab开发

这是一组幻灯片和示例代码，介绍了从设置到模型构建的所有内容，以便即使是 MATLAB 初学者也可以尝试深度学习。您可以边移动手边学习以下内容。 1.准备·学习深度学习的步骤·环境构建·MATLAB基本操作·学习网络的安装·图像准备·与GPU的连接2. 分类、模型执行、10行迁移学习、图像扩展、学习参数、深度网络设计器（GUI）模型创建、可视化功能、原始GUI创建（分数判断、误判图像保存）・ 通过 Grad-CAM 可视化感兴趣的区域 ・ 使用相机进行推理 ・ 通过分类和贝叶斯优化通过 CNN + SVM 进行参数调整 ・ 分类学习器应用 ・ 通过 1class SVM（无监督学习）进行异常检测3. 推理代码的分发/EXE分发/创建的GUI的EXE分发 Next step [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV 演示、深度学习、机器学习、