% 定义 EEGNet 网络 layers = [ imageInputLayer(inputSize) convolution2dLayer([1 5], 8, 'Padding', 'same') % 第一层卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第一层 DW 卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第一层平均池化层 dropoutLayer(0.25) % Dropout 层 convolution2dLayer([1 5], 16, 'Padding', 'same') % 第二层卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第二层 DW 卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第二层平均池化层 dropoutLayer(0.25) % Dropout 层 fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层 softmaxLayer % Softmax 层 classificationLayer % 分类层 ];

这段代码定义了一个 EEGNet 网络，它是一种用于脑电信号分类的卷积神经网络。该网络包括了卷积层、深度可分离卷积层、平均池化层、Dropout 层和全连接层等组件，其中卷积层和深度可分离卷积层用于提取特征，平均池化层用于降维，Dropout 层用于防止过拟合，全连接层用于分类。该网络的输入大小为 inputSize，输出分类数为 numClasses。其中 clippedReluLayer 是修剪线性整流激活函数层，它可以将负值截断为 0，以防止神经元死亡问题。batchNormalizationLayer 是批归一化层，它可以加速训练收敛速度，同时提高网络泛化能力。softmaxLayer 是用于多分类问题的 Softmax 层，它可以将输出映射到 [0,1] 的概率分布上。classificationLayer 是分类层，用于计算损失和误差，并进行反向传播。

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% 加载数据 load('data.mat'); X_train = train_data; % 训练数据 Y_train = train_labels; % 训练标签 X_test = test_data; % 测试数据 Y_test = test_labels; % 测试标签 % 构建神经网络 layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 10, ... 'MiniBatchSize', 128, ... 'ValidationData', {X_test, Y_test}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练网络 net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % 测试网络 YPred = classify(net, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(YPred == Y_test) / numel(Y_test); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); 这段代码不能运行，如何解决？

在这段代码中，您需要确保已经定义 train_data、train_labels、test_data 和 test_labels。如果您没有定义这些变量，那么您需要将您的数据加载进来，例如：

load('mnist.mat');
X_train = mnist.train_images;
Y_train = categorical(mnist.train_labels);
X_test = mnist.test_images;
Y_test = categorical(mnist.test_labels);

另外，您需要确保您的 MATLAB 版本支持深度学习工具箱。如果您的版本不支持，您需要更新 MATLAB 或者安装深度学习工具箱。

inputSize = [3 12 2000]; % 输入数据的大小 layers = [ imageInputLayer(inputSize) batchNormalizationLayer reluLayer dropoutLayer(0) convolution2dLayer([2 8], 100, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([2 4], 'Stride', [2 4]) dropoutLayer(0) convolution2dLayer([1 2], 50, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([1 1], 'Stride', [1 1]) dropoutLayer(0) fullyConnectedLayer(2) softmaxLayer classificationLayer]; analyzeNetwork(layers); % 定义网络选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 1, ... 'ValidationData', [], ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false); % 创建网络 net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 2)), layers, options);帮我修改代码，解决下列报错。错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于分类任务，响应必须为分类响应的向量。对于回归任务，响应 必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组，其中不能包含 NaN。 出错 eegnet2 (第 31 行) net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 2)), layers, options);

根据错误提示，需要将训练数据的响应修改为分类响应的向量。假设你的分类有两个类别，可以将训练数据的响应修改如下：

responses = [1; 2]; % 假设有两个类别
trainResponses = categorical(responses, 1:2);

然后将修改后的训练数据和响应传入 `trainNetwork` 函数中：

net = trainNetwork(zeros(inputSize), trainResponses, layers, options);