matlab 创建多通道CNN网络

要创建一个多通道的CNN网络，你需要使用 MATLAB 的深度学习工具箱。下面是一个简单的例子，演示了如何在 MATLAB 中创建一个具有两个通道的CNN网络。

首先，我们需要定义输入数据的大小和通道数：

inputSize = [32 32 2];
numChannels = inputSize(3);

接下来，我们可以定义CNN网络的架构。在这个例子中，我们将使用两个卷积层和一个全连接层：

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)

    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

注意，我们在第一个卷积层之前添加了一个 `imageInputLayer`，该层定义了输入数据的大小和通道数。

在这个例子中，我们使用了 `batchNormalizationLayer` 层来加速训练，并添加了 `reluLayer` 来引入非线性。

最后，我们可以使用 `trainNetwork` 函数来训练CNN网络：

% Load training data
load('trainingData.mat');

% Define training options
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% Train the network
net = trainNetwork(trainingData, layers, options);

在这个例子中，我们使用了 `adam` 优化器，并且使用了一些常见的训练选项，比如最大迭代次数、每个迭代的批量大小等等。

最后，我们得到了一个训练好的CNN网络，可以用来对新的数据做出预测：

% Load test data
load('testData.mat');

% Make predictions
YPred = classify(net, testData);

% Calculate accuracy
accuracy = sum(YTest == YPred)/numel(YTest);

这里，我们使用 `classify` 函数来对测试数据做出预测，并使用简单的准确度计算来评估模型的性能。