cnn实现mnist数据集matlab识别代码

以下是使用CNN实现MNIST数据集识别的MATLAB代码示例：

% 加载MNIST数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = helperMNISTData.load();

% 定义CNN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)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'InitialLearnRate', 0.01);

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 在测试集上测试模型
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('Test accuracy: %0.2f%%\n', 100*accuracy);

该代码利用了MATLAB的Deep Learning Toolbox，使用了一个包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的简单CNN结构，在MNIST数据集上进行了训练和测试，并输出了测试集的准确率。如果需要更详细的解释，可以参考MATLAB的官方文档。