如何编写神经网络模型

创建一个神经网络模型在MATLAB中通常涉及到以下步骤：

1. **导入所需库**：
首先，确保已经安装了`Deep Learning Toolbox`。如果没有，可以通过`addpath`或`matlab.addons.installToolbox('DeepLearning')`来安装。

% 如果没有安装，安装Deep Learning Toolbox
if ~isToolboxInstalled('DeepLearning')
    installToolbox('DeepLearning');
end

2. **定义网络结构**：
使用`Layer`对象构建网络，例如全连接层（`fullyConnectedLayer`）、卷积层（`convolution2dLayer`）和池化层（`maxPooling2dLayer`）。你可以设置层数、节点数和其他参数。

inputSize = [28, 28, 1]; % 假设输入是28x28灰度图像
numClasses = 10; % 类别数量

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    convolution2dLayer(5, 20) % 卷积层1
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    convolution2dLayer(5, 50) % 卷积层2
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer % 输出层（Softmax用于多分类）
    classificationLayer]; % 分类输出

3. **编译模型**：
设置优化器、损失函数和性能指标。比如使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，交叉熵作为损失函数。

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 64, ... % 批量大小
    'Shuffle', 'every-epoch', ... % 数据集每次训练时打乱
    'Verbose', false, ... % 显示详细信息
    'Plots', 'training-progress'); % 训练过程可视化

4. **加载数据**：
使用` imageDatastore `或 ` imageDatastore `加载训练和测试数据。

trainData = imageDatastore('path_to_train_data', ...
    'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

testData = imageDatastore('path_to_test_data', ...
    'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

5. **训练模型**：
使用训练数据和编译后的选项训练模型。

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

6. **评估与预测**：
测试模型性能并进行预测。

YPred = classify(net, testData); % 预测
accuracy = mean(YPred == testData.Labels);

7. **保存和载入模型**：
如果需要，可以保存模型以便后续使用。

save('myNeuralNet.mat', 'net');
netFromFile = load('myNeuralNet.mat');