搭建cnn网络，用matlab

在MATLAB中搭建卷积神经网络（CNN）通常涉及到以下几个步骤：

1. **导入库**：首先，需要使用`DeepLearning Toolbox`，它包含了构建CNN所需的工具箱。如果你还没有安装，可以使用`addpath`函数添加到路径。

% 如果未安装，安装DeepLearning Toolbox
if ~exist('deep learning','dir')
    installToolbox('deeplearning');
end

2. **数据预处理**：整理好输入数据，并将其转换成适合深度学习模型的格式。例如，可能会使用` imageDatastore`来管理图像数据集。

3. **定义网络结构**：使用`layerGraph`或`SequentialLayer`结构定义网络，包括卷积层（`convolution2dLayer`）、池化层（`maxPooling2dLayer`）、激活层（如`reluLayer`）和全连接层（`fullyConnectedLayer`）。

layers = [
    imageInputLayer([inputSize inputSize numChannels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same') % 示例：3x3过滤器，64个滤波器
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 示例：2x2池化
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

4. **训练模型**：创建`trainingOptions`设置训练参数，然后使用`trainNetwork`函数训练模型。

options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降法
    'MiniBatchSize', miniBatchSize,
    'MaxEpochs', maxEpochs,
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(trainingData, layers, options);

5. **评估和验证**：使用测试数据对模型性能进行评估。

YPred = classify(net, testData);
accuracy = sum(YPred == yTest) / numel(yTest);