cnn卷积神经网络MATLAB代码

时间: 2023-06-30 19:05:33 浏览: 78
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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