用matlab搭建vgg,vgg-16网络结构 matlab程序

以下是用MATLAB搭建VGG-16网络结构的示例代码：

layers = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,128,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,128,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,256,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,256,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,256,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3,512,'Padding',[1 1 1 1])
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer()
    dropoutLayer(0.5)
    
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer()
    dropoutLayer(0.5)
    
    fullyConnectedLayer(1000)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

% 将网络结构保存为一个变量
vgg16 = layerGraph(layers);

这个代码定义了一个由 16 个卷积层和 3 个全连接层组成的VGG-16网络结构。由于该网络是在ImageNet数据集上进行训练的，因此最后一层是一个具有1000个类别的softmax分类器。

如果你需要其他网络结构的代码，可以在MATLAB的文档中查找相应的示例代码。