帮我写一段关于DRSN的matlab的代码

DRSN (Deep Residual Symmetric Network) 是一种深度学习网络结构，主要用于图像处理任务，如图像分类、分割等。在 MATLAB 中实现 DRSN 的代码通常包含以下几个步骤：

% 导入所需库
addpath('your_drsn_repo'); % 如果DRSN库未全局安装，需要添加到路径

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([inputSize inputSize numChannels]) % 输入层，假设输入图片大小为inputSize x inputSize，通道数numChannels
    convolution2dLayer(kernelSize, [1 1], 'Padding', 'same') % 卷积层，kernelSize是你想要的滤波器大小
    batchNormalizationLayer % 批量归一化层
    reluLayer % 激活函数
    resUnitBlock(filterNum, stride, 'residual') % DRSN中的残差单元块，filterNum是滤波器数量，stride步长
    % 可能会有多次重复这个block
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层，numClasses为类别数
    softmaxLayer % 输出层，用于概率分布预测
    classificationLayer % 分类层
];

% 初始化网络
net = dlnetwork(layers);

% 训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降优化器
    'MaxEpochs', epochs, ... % 总训练轮数
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批大小
    'ValidationData', valData, ... % 验证集数据
    'Plots', 'training-progress' % 显示训练进度
);

[net, trHistory] = trainNetwork(trainData, net, options); % 训练网络并获取历史记录

% 测试网络
YPred = classify(net, testData); % 对测试数据进行预测

% 保存模型
save('drsn_model.mat', 'net');