% 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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layers = [ imageInputLayer([128 128 1]) convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') reluLayer convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same') regressionLayer];解释这段代码

这段代码定义了一个卷积神经网络的层次结构，用于去除图像中的噪声。具体来说，该神经网络包括以下层：

- `imageInputLayer([128 128 1])`：输入图像层，指定输入图像的大小为[128,128,1]，其中1表示输入图像是灰度图像。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：卷积层，使用3x3大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，生成64个卷积特征图。'Padding', 'same'指定在卷积操作之前使用零填充对输入图像进行填充，以保持输出特征图与输入图像的大小相同。
- `reluLayer`：整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换，增强其非线性表示能力。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：再次使用卷积层，生成64个卷积特征图。
- `reluLayer`：再次使用整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换。
- `convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')`：再次使用卷积层，生成64个卷积特征图。
- `reluLayer`：再次使用整流线性单元层，对卷积层的输出特征图进行非线性变换。
- `convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')`：最后一个卷积层，使用3x3大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，生成1个卷积特征图。这一层的输出表示预测的图像结果。
- `regressionLayer`：回归层，该层将神经网络的输出映射到标签数据并计算损失函数，以进行训练。

这个神经网络结构可以用于去除图像中的噪声，其中包含了多个卷积层和整流线性单元层，可以有效地提取图像中的特征信息，并将其映射到目标图像中。

inputSize = [3 12 2000]; % 输入数据的大小layers = [ ... imageInputLayer(inputSize) batchNormalizationLayer; % transposeLayer; dropoutLayer(0); convolution2dLayer([2 8],2000) batchNormalizationLayer; maxPooling2dLayer([2 4]); dropoutLayer(0); convolution2dLayer([1 2],2000) batchNormalizationLayer; maxPooling2dLayer([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, 1)), layers, options); end帮我修改代码，以便解决下列报错错误使用 trainNetwork Invalid training data. The output size (2) of the last layer does not match the number of classes of the responses (1). 出错 EEGNet (第 63 行) net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 1)), layers, options);

这个错误提示是因为最后一层全连接层的输出大小为2，但是分类标签的数量为1，需要将分类标签的数量修改为2，即：

net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 2)), layers, options);

此外，还有几个需要修改的地方：

1. batchNormalizationLayer 和 dropoutLayer 之间需要添加 reluLayer 或者 leakyReluLayer，否则会导致无法训练。

2. convolution2dLayer 的输出通道数应该减少，否则会导致内存不足或者无法训练。

修改后的代码如下：

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);