如何在MATLAB中构建一个包含自定义层数的深度神经网络，并在MNIST数据集上进行训练和验证？请提供详细的步骤和代码示例。

在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）并自定义层数，是一个涉及多个步骤的复杂过程。幸运的是，你可以通过《MATLAB自定义层数DNN实现及MNIST数据集训练》来获得详细指导。这本书会带领你了解从理论到实践的全过程。

参考资源链接：[MATLAB自定义层数DNN实现及MNIST数据集训练](https://wenku.csdn.net/doc/5errfxd9fj?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要理解深度神经网络的基本架构。在MATLAB中，你可以利用Deep Learning Toolbox来设计网络，这使得定义层变得非常直观。例如，你可以通过层的添加（addLayer函数）来构建网络结构，或者使用层图（LayerGraph）来连接不同的层。对于全连接层、卷积层、池化层等不同类型的层，你需要根据实际应用的需求来选择和配置。

在确定了网络结构之后，你需要配置训练选项。这包括选择优化器、设置学习率、确定迭代次数、批量大小和验证数据的比例等。MATLAB提供了丰富的函数来帮助你完成这些配置，例如trainingOptions函数。

当你的网络结构和训练选项都已经设置完成后，可以开始训练过程。使用trainNetwork函数，你可以将你的DNN和MNIST数据集作为输入，开始训练。这个函数会自动处理前向和反向传播，更新权重参数，并记录loss和accuracy的变化。

训练过程中，使用plot函数来图形化展示训练进度。例如，你可以绘制一个损失函数随迭代次数变化的图和准确率随迭代次数变化的图，这有助于你分析模型的收敛情况和性能表现。

为了确保你的网络能够泛化到未见数据，你需要在独立的验证集上进行验证。这通常是MNIST数据集的一部分，没有用于训练的。通过在验证集上评估模型的准确率，你可以判断模型的泛化能力。

通过上述步骤，你将在MATLAB中构建、训练并验证一个自定义层数的DNN，并且使用MNIST数据集。这个过程将帮助你理解DNN的工作原理和训练机制，并能应用到其他图像识别或分类问题上。

参考资源链接：[MATLAB自定义层数DNN实现及MNIST数据集训练](https://wenku.csdn.net/doc/5errfxd9fj?spm=1055.2569.3001.10343)