cnn卷积神经网络MATLAB代码
时间: 2023-06-30 20:05:33 浏览: 98
以下是一个简单的CNN卷积神经网络的MATLAB代码示例:
```
% 读入训练数据
train_data = load('train_data.mat');
train_labels = load('train_labels.mat');
% 定义网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5, 20)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(5, 50)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(500)
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 30, ...
'InitialLearnRate', 0.01, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options);
```
这个示例中,我们首先读入了训练数据和标签,然后定义了一个简单的卷积神经网络结构。在训练参数中,我们使用了随机梯度下降(SGDM)作为优化器,设置了最大训练轮数为30,学习率为0.01,批量大小为128,每个训练轮之后进行一次数据随机重排,最后启用了训练过程的可视化。
最后,我们使用 `trainNetwork` 函数来训练网络,并将其保存到 `net` 变量中。
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