深度残差网络matlab代码

以下是一个简单的深度残差网络的 Matlab 代码示例：

% 深度残差网络的实现

% 加载数据和标签
load('data.mat');
load('labels.mat');

% 设置网络参数
numClasses = 10; % 分类的类别数
inputSize = [28 28 1]; % 输入图像的大小
layers = [imageInputLayer(inputSize)
          convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          convolution2dLayer(3,64,'Stride',2,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          convolution2dLayer(3,64,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          convolution2dLayer(3,128,'Stride',2,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          convolution2dLayer(3,128,'Padding',1)
          batchNormalizationLayer
          reluLayer
          fullyConnectedLayer(numClasses)
          softmaxLayer
          classificationLayer()];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'Plots','training-progress', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'MiniBatchSize', 128);

% 训练网络
net = trainNetwork(data,labels,layers,options);

这个示例代码实现了一个深度残差网络，包含了输入层、卷积层、批量归一化层、ReLU层、全连接层和分类层等组成部分。通过调整网络的层数和参数，可以实现不同的深度残差网络。