cifar10 matlab 神经网络

以下是一个基于CIFAR-10数据集的简单神经网络的MATLAB示例代码：

% 加载数据集
data = load('cifar10_train.mat');
X = data.X;
Y = data.y;

% 将图像转换为灰度图像，并将像素值归一化到[0,1]
X = rgb2gray(X);
X = double(X)/255;

% 定义神经网络结构
net = patternnet([50 10]);
net.trainFcn = 'trainscg';
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax';

% 划分训练集和验证集
net.divideFcn = 'divideind';
net.divideParam.trainInd = 1:40000;
net.divideParam.valInd = 40001:50000;
net.divideParam.testInd = [];

% 训练神经网络
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.max_fail = 10;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net,tr] = train(net,X',dummyvar(Y+1)');

% 测试神经网络
data = load('cifar10_test.mat');
Xtest = data.X;
Ytest = data.y;
Xtest = rgb2gray(Xtest);
Xtest = double(Xtest)/255;
Ypred = net(Xtest');
[~,Ypred] = max(Ypred);
acc = sum(Ypred' == Ytest)/length(Ytest);
disp(['Accuracy = ' num2str(acc)]);

该神经网络有两个隐藏层，分别包含50个和10个神经元。训练函数使用了SCG算法，第一层的激活函数为sigmoid，第二层的激活函数为softmax。数据集被划分为训练集和验证集，训练过程中使用了早期停止策略。最终，测试集上的准确率为神经网络的性能评估指标。