带全尺度块的卷积神经网络matlab代码

带全尺度块的卷积神经网络（Fully Convolutional Network with Global Average Pooling）是一种用于图像分割任务的网络结构。下面是一个简单的使用Matlab实现的示例代码：

% 创建带全尺度块的卷积神经网络
net = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(4096)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer()
    pixelClassificationLayer()
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 0.01, 'MaxEpochs', 10);

% 加载训练数据和标签
data = imageDatastore('path_to_data_folder', 'Labels', 'path_to_labels_folder');

% 训练网络
net = trainNetwork(data, net, options);

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体任务和数据集进行适当的修改。另外，你需要将`path_to_data_folder`和`path_to_labels_folder`替换为你的数据和标签的路径。