用matlab编写一段跳跃连接的代码

在MATLAB中，跳跃连接（通常是指神经网络中的跳跃连接或者直接跳过一些层进行信息传递）是一种用于深度学习模型的技术。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个包含跳跃连接的卷积神经网络（CNN）结构：

% 导入所需的库
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入层，假设输入是32x32 RGB图像
    convolution2dLayer(3, 64)   % 第一层卷积，kernel size=3, 64个滤波器
    batchNormalizationLayer     % 批归一化层
    reluLayer                    % 激活函数层（ReLU）
    
    % 跳跃连接部分开始
    convolution2dLayer(3, 128)  % 第二层卷积，kernel size=3, 128个滤波器
    dropoutLayer(0.5)           % 防止过拟合，dropout比例为50%
    jumpconnect(...
        [pooling2dLayer('average', 'Size', 2), % 下采样层
         fullyConnectedLayer(256)             % 全连接层
        ], ... % 跳跃源（这里池化层和全连接层）
        [fullyConnectedLayer(256)           % 目标层
         ]
    ) % 创建跳跃连接

    % 后续的层... (如更多的卷积、池化层，直至输出层)
    ...
    softmaxLayer                  % 输出层，用于分类任务
    classificationLayer           % 分类层，如果是一个多分类任务
];

% 连接层
net = layerGraph(layers);

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, net, options);

在这个例子中，`jumpconnect`函数用于创建跳跃连接，它接收两个层作为参数，第一个是跳跃的源头，第二个是目标层。这允许从早期层传递特征到较深的层。