自定义函数替换matlab中卷积神经网络reluLayer的代码实例

以下是一个例子，用自定义的函数替换matlab中卷积神经网络reluLayer：

1. 首先，我们定义一个函数来代替reluLayer。

function y = myReLU(x)
y = max(0,x);
end

这个函数接受一个输入向量x，然后返回一个与x相同大小的向量，其中所有小于0的值都被替换为0。

2. 接下来，我们定义一个卷积神经网络，并使用myReLU函数来替换reluLayer。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,50,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    customReLU('myReLU')
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

lgraph = layerGraph(layers);

注意，我们将customReLU替换为reluLayer，并将自定义函数myReLU的名称传递给它。

3. 最后，我们训练网络，使用自定义函数myReLU来替换reluLayer。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',5,...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

训练过程中，每个reluLayer都将被myReLU函数替换。