matlab深度学习模型代码

以下是一个使用Matlab实现深度学习模型的简单示例代码：

% 加载数据
imds = imageDatastore('path/to/images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 0.0001, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'ValidationData', imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency', 100, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);

% 预测新数据
im = imread('path/to/new/image');
im = imresize(im, [224 224]);
label = classify(net, im);

以上代码实现了一个简单的卷积神经网络，用于对图像进行二分类。首先加载数据集，然后定义网络结构和训练选项，使用`trainNetwork`函数训练网络。最后可以使用训练好的网络对新数据进行预测，使用`classify`函数返回预测结果。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务和数据集进行调整和修改。