输入参数有6个，如何用CNN网络进行敏感性分析，写出完整的matlab代码

以下是一个完整的Matlab代码示例，用于使用CNN网络进行敏感性分析：

%% 载入数据
load mnist.mat;

%% 构建CNN网络
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

%% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

%% 训练模型
net = trainNetwork(trainX,trainY,layers,options);

%% 定义敏感性分析函数
function sensitivity_map = cnn_sensitivity_analysis(data, labels, net, layer_name, class_num, method)
% data: 输入数据
% labels: 输入数据的标签
% net: 已训练的CNN模型
% layer_name: 需要进行敏感性分析的卷积层名称
% class_num: 需要进行敏感性分析的类别编号
% method: 计算敏感性的方法

% 构建敏感性分析网络
sensitivity_net = dagnn.DagNN.fromSimpleNN(net);

% 获取指定卷积层的输出
sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).precious = 1;

% 计算损失
sensitivity_net.addLayer('loss', dagnn.Loss('loss', 'softmaxlog'), {'prediction', 'label'}, 'loss');
sensitivity_net.mode = 'test';

% 获取指定类别的标签
label = zeros(1, 1, 1, numel(labels), 'single');
label(1, 1, 1, labels==class_num) = 1;

% 计算敏感性
switch method
    case 'gradient'
        % 计算梯度
        sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).precious = 1;
        sensitivity_net.conserveMemory = false;
        sensitivity_net.eval({'input', data, 'label', label});
        grad = sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).der;
        sensitivity_map = sum(grad, 3);
    case 'guided_backprop'
        % Guided Backpropagation方法
        guided_backprop = GuidedBackprop(sensitivity_net);
        sensitivity_map = guided_backprop.compute(data, label, layer_name);
    case 'excitation_backprop'
        % Excitation Backpropagation方法
        excitation_backprop = ExcitationBackprop(sensitivity_net);
        sensitivity_map = excitation_backprop.compute(data, label, layer_name);
    otherwise
        error('Unsupported method!');
end

% 可视化敏感性
figure
montage(mat2gray(sensitivity_map),'Size',[4 3])
title(['Sensitivity Analysis for Class ' num2str(class_num) ' using ' method])
end

%% 计算敏感性
data = testX(:,:,1:10);
labels = testY(1:10);
layer_name = 'relu_2';
class_num = 7;
method = 'guided_backprop';

sensitivity_map = cnn_sensitivity_analysis(data, labels, net, layer_name, class_num, method);

在这个例子中，我们首先加载了MNIST手写数字数据集，并构建了一个简单的CNN网络来对图像进行分类。我们使用了Matlab内置的`trainingOptions`函数来设置训练参数，并使用训练集数据来训练模型。接着，我们定义了一个名为`cnn_sensitivity_analysis`的函数，它接受6个输入参数：输入数据`data`，输入数据的标签`labels`，已训练的CNN模型`net`，需要进行敏感性分析的卷积层名称`layer_name`，需要进行敏感性分析的类别编号`class_num`，以及计算敏感性的方法`method`。在函数内部，我们使用了Matlab的深度学习工具箱中的`dagnn`模块来构建敏感性分析网络，并根据所选的方法计算敏感性。在最后，我们调用了`cnn_sensitivity_analysis`函数来计算并可视化敏感性。在这个例子中，我们使用了Guided Backpropagation方法来计算敏感性。