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### 使用MATLAB实现ResNet神经网络

#### 构建ResNet神经网络
在MATLAB中，有两种主要方式可以构建ResNet神经网络。一种方法是通过MATLAB自带的深度学习设计器应用程序进行图形化设计；另一种则是编写代码直接创建网络架构[^2]。

对于编程实现的方式，`resnetLayers` 函数提供了便捷的方法来快速建立预定义好的ResNet模型结构。此函数允许指定不同版本的ResNet（如ResNet-18, ResNet-50等），并返回相应的层对象列表用于后续操作[^4]。

% 创建一个ResNet-18网络
layers = resnetLayers('resnet18');

#### 加载数据集
为了训练和评估所构建的ResNet模型，需要准备适当的数据集。例如，在手写数字识别任务中，可利用内置函数加载MNIST风格的手写字体图像及其标签：

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData;

这些命令会分别读取训练集和测试集中每张图片的信息，并将其转换成适合输入给卷积神经网络的形式。

#### 训练过程设置
完成上述准备工作之后，则需配置一些必要的选项来进行有效的训练工作。这通常涉及到选择合适的损失函数、优化算法以及其他超参数调整等方面的内容。下面是一个简单的例子展示如何设定训练参数：

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.01,...
    'MaxEpochs', 10,...
    'MiniBatchSize', 128,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',{XTest,YTest},...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',false);

这里选择了随机梯度下降法(SGD with Momentum)，初始学习率为0.01，最大迭代次数设为10轮次，批量大小定为128样本/批次等等。

#### 开始训练
最后一步就是调用 `trainNetwork` 命令启动整个训练流程：

trainedNet = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

这段代码将会依据之前定义好的各项条件自动执行前向传播计算误差值并通过反向传播更新权重直至满足终止准则为止。

#### 测试与评价性能
当训练完成后，就可以运用已学得的知识去预测新来的未知类别归属情况了。具体做法如下所示：

YPred = classify(trainedNet,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)*100;
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy), '%']);

以上便是完整的基于MATLAB平台下实施ResNet神经网络的过程概述。