matlab 深度学习 cnn输入数据格式

在使用Matlab进行深度学习中，卷积神经网络(CNN)是最常用的模型之一，其输入数据格式主要包含两种：二维数据和三维数据。

对于二维数据，多用于图像识别任务，其输入格式常见为[M N C N']，其中M表示图像高度，N表示图像宽度，C表示图像通道数，N'为样本数。例如，对于一组100 * 100 * 3的RGB图像，格式为[100 100 3 N']。

对于三维数据，多用于语音识别和自然语言处理等任务，其输入格式常见为[T F C N']，其中T表示时间维数，F表示频率维数，C表示通道数，N'为样本数。例如，对于一组5秒的音频数据，采样率为16000，我们可以将其分为1000帧，每帧160个采样点，通过FFT变换得到80个频率点，且有两个声道，则数据格式为[1000 80 2 N']。

以上是Matlab深度学习CNN输入数据格式的基本介绍，需要根据不同的任务和数据特点灵活应用。同时，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以轻松处理不同维度和格式的数据，方便用户进行深度学习模型的搭建和训练。