卷积神经网络多分类roc曲线matlab代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有直接回答您关于卷积神经网络多分类ROC曲线Matlab代码的问题。但是，我可以为您提供一些相关信息和建议。

ROC曲线是一种用于评估分类器性能的常用工具，它显示了真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的权衡。在多分类问题中，可以使用一些技术来生成ROC曲线，例如微平均和宏平均方法。在Matlab中，可以使用分类器工具箱中的函数来计算ROC曲线和AUC（曲线下面积）。

以下是一些可能有用的步骤和函数：

1. 使用Matlab和分类器工具箱实现卷积神经网络（CNN）进行多分类任务。您可以使用trainNetwork函数训练CNN，并使用classify函数对新数据进行分类。

2. 使用perfcurve函数计算ROC曲线和AUC。该函数需要真实标签和分类器的分数作为输入。您可以使用CNN的classify函数来获取分类器的分数。

3. 对于多分类问题，可以使用micro和macro选项来计算微平均和宏平均ROC曲线。您可以使用perfcurve函数的第三个参数来指定这些选项。

4. 可以使用plot函数将ROC曲线绘制出来，并使用legend函数添加图例。

5. 最后，您可以使用saveas函数将图形保存为图像文件。

希望这些信息对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时问我。