卷积神经网络代码MATLAB

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像和视频数据的处理。在MATLAB中，你可以使用其Deep Learning Toolbox来构建和训练CNN模型。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装与加载库**:
如果你还没有安装，先安装Deep Learning Toolbox：`installToolbox('DeepLearning')`。

2. **数据预处理**:
使用` imageDatastore`或` imageDataAugmenter`加载和预处理图像数据。

3. **定义模型**:

   layers = [
       imageInputLayer([imgSize imgSize numChannels])
       convolution2dLayer(kernelSize, numFilters, 'Padding', 'same')
       batchNormalizationLayer
       reluLayer
       maxPooling2dLayer(poolSize)
       % 添加更多的卷积层、池化层和全连接层（fullyConnectedLayer）
       fullyConnectedLayer(numClasses)
       softmaxLayer
       classificationLayer];

4. **编译模型**:

   options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降优化器 (SGD)
       'MaxEpochs', maxEpochs, ...
       'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
       'ValidationData', valData, ... % 验证数据集
       'ValidationFrequency', validationFrequency);

5. **训练模型**:

   net = trainNetwork(trainData, layers, options);

6. **评估与测试**:

   [accuracy, loss] = classify(net, testData);

7. **保存与加载模型**:

   save('myModel.mat', 'net');
   net = load('myModel.mat');