怎么在matlab代码中使用leakyrelu函数进行CNN图像处理

在 MATLAB 中，你可以使用 `relu` 函数来实现卷积神经网络（CNN）中的激活函数。`relu` 函数具有很好的非线性特性，可以有效地增强模型的表达能力。但是，`relu` 函数也存在一个问题，即当输入为负数时，输出为零，这可能会导致神经元死亡问题。为了解决这个问题，可以使用 `leakyrelu` 函数。`leakyrelu` 函数与 `relu` 函数相似，但是当输入为负数时，它会输出一个很小的非零值，而不是零。

在 MATLAB 中，使用 `leakyrelu` 函数的代码示例如下：

function out = leakyrelu(in)
    alpha = 0.01; % 设置一个小的非零值
    out = max(alpha*in, in);
end

在这个代码中，我们将输入 `in` 与一个小的非零值 `alpha` 相乘，然后取它与 `in` 的最大值作为输出 `out`。在使用 `leakyrelu` 函数的 CNN 图像处理中，可以将其作为激活函数使用，例如：

layers = [
    convolution2dLayer([5 5], 20)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2)
    convolution2dLayer([5 5], 50)
    batchNormalizationLayer
    leakyreluLayer
    maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

这个 CNN 网络包含了两个卷积层和两个全连接层，其中第一个卷积层使用了 `relu` 函数，而第二个卷积层则使用了 `leakyrelu` 函数。