卷积神经网络结构matlab代码

当然，我可以为您提供一个简单的卷积神经网络结构的 MATLAB 代码示例。以下是一个基本的卷积神经网络结构示例：

% 创建卷积神经网络模型
model = [
    imageInputLayer([32 32 3])    % 输入层，输入图像大小为32x32x3（RGB图像）
    convolution2dLayer(5, 20)      % 卷积层，使用5x5的卷积核，输出20个特征图
    reluLayer()                    % ReLU激活函数层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层，使用2x2的池化窗口，步长为2
    fullyConnectedLayer(10)        % 全连接层，输出10个神经元
    softmaxLayer()                 % Softmax层，计算类别概率
    classificationLayer()          % 分类层，输出分类结果
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.001);

% 加载数据集并进行训练
data = imageDatastore('path_to_dataset', ...
    'IncludeSubfolders', true, ...
    'LabelSource', 'foldernames');
trainedModel = trainNetwork(data, model, options);

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的任务和数据集进行适当的修改。您还需要将`path_to_dataset`替换为您实际的数据集路径。此外，您还可以根据需要添加其他层和调整参数。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。