要在 MATLAB 中训练字符图像识别模型，您主要会用到 Deep Learning Toolbox 和 Image Processing Toolbox。 首先，预处理您的数据集，这包括将字符图像组织成带有标签的类别（例如，字母 A-Z 或数字 0-9）。 例如，如果您有一个手写字符文件夹，请使用 imageDatastore 加载数据，标签来自子文件夹名称。 使用 imresize 将图像调整为一致的分辨率（例如，28x28 像素），如果使用彩色图像，则使用 rgb2gray 将其转换为灰度。 将像素值归一化到 [0, 1] 范围，以提高训练稳定性。 使用 splitEachLabel 将数据集拆分为训练集和验证集（例如，80% 训练，20% 验证），以避免过拟合。
接下来，设计一个适合字符识别的卷积神经网络 (CNN) 架构。 MATLAB 提供了预训练模型，如 AlexNet 或 GoogLeNet，可以通过 alexnet 或 googlenet 获取，可以使用迁移学习针对您的任务进行微调。 将最终分类层替换为与字符类别数量匹配的新层（例如，大写字母为 26）。 或者，使用 imageInputLayer、convolution2dLayer、reluLayer 和 fullyConnectedLayer 等层从头开始构建自定义 CNN。 例如，一个简单的 CNN 可能包括两个带有最大池化的卷积层，然后是一个 dropout 层和一个 softmax 输出层。 使用 trainNetwork 函数开始训练，通过 trainingOptions 指定诸如优化器（例如，Adam）、学习率和 epoch 之类的选项。
训练后，使用验证集评估模型的性能。 使用 classify 生成预测，使用 confusionmat 计算准确率指标。 通过使用 save 保存模型并重新加载它以进行推理来部署模型。 例如，要对新的字符图像进行分类，请对其进行预处理（调整大小、归一化），然后使用经过训练的模型运行 predict。 如果结果不佳，请考虑使用 imageDataAugmenter 通过旋转或缩放之类的转换来扩充数据集，或者调整网络架构（例如，添加更多层）。 MATLAB 的 Experiment Manager 应用程序可以帮助自动化超参数调整。 此工作流程平衡了字符识别任务的简单性和有效性。