在Matlab中如何利用CNN进行多类别图像分类并根据实际数据微调模型参数？请结合Excel数据输入示例和详细的代码注释。

为了掌握在Matlab中使用卷积神经网络（CNN）进行多类别图像分类的技巧，并学会根据实际数据微调模型参数，推荐查看《Matlab实现多特征卷积神经网络分类预测教程》。这份教程提供了深入浅出的指导，适合初学者快速入门。

参考资源链接：[Matlab实现多特征卷积神经网络分类预测教程](https://wenku.csdn.net/doc/i8rndf9019?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中构建CNN模型时，首先需要加载和预处理数据。通常，数据会被保存在Excel文件中，需要使用Matlab的数据导入功能，如readtable或者xlsread函数来读取数据。数据应该包括图像特征和对应的目标类别标签。接下来，需要定义CNN结构，包括卷积层、池化层、激活函数等。
定义完CNN结构后，就是模型训练阶段。在Matlab中，可以使用trainNetwork函数来训练模型。在此过程中，可以通过设置不同的训练选项来微调模型参数，如调整学习率、批大小、优化算法等，以优化性能。
训练完成后，使用训练好的模型进行预测，并利用评价指标如准确率、精确率、召回率和F1分数来评估模型性能。Matlab提供了丰富的工具箱和函数来进行这些操作，包括confusionmat、accuracy、precision、recall和f1score等。
通过上述步骤，可以完成从数据输入、模型构建、训练到评估的整个过程。整个过程中，代码注释是非常重要的，它帮助理解每个步骤的目的和操作细节。利用这样的教程和资料，初学者不仅能够学习到技术，还能通过实践提高解决问题的能力。

参考资源链接：[Matlab实现多特征卷积神经网络分类预测教程](https://wenku.csdn.net/doc/i8rndf9019?spm=1055.2569.3001.10343)