matlab cnn回归

要使用MATLAB实现CNN回归，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：数据集应包含输入数据和对应的目标值，可以使用MATLAB自带的数据集或者自己准备数据集。

2. 构建CNN模型：可以使用MATLAB自带的深度学习工具箱中的卷积神经网络函数构建模型，也可以自己搭建。

3. 训练模型：使用训练数据集对CNN模型进行训练，可以使用MATLAB自带的训练函数或者自己编写训练代码。

4. 测试模型：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估模型的性能。

5. 使用模型进行预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测，得到对应的回归结果。

需要注意的是，在CNN回归中，输出层需要使用线性激活函数，而不是一般的softmax函数。

相关问题

matlabcnn回归全连接层神经元怎么调整

调整全连接层神经元的数量可以通过修改网络结构来实现。具体来说，可以在Matlab中使用如下语句来增加或减少全连接层神经元的数量：

增加神经元数量：

layers = [layers fullyConnectedLayer(100)];

上述代码将在网络结构中增加一个全连接层，其中有100个神经元。

减少神经元数量：

layers(end) = [];

上述代码将从网络结构中删除最后一个全连接层，从而减少神经元的数量。

需要注意的是，调整神经元数量可能会对网络性能产生影响，因此需要进行适当的训练和评估以确定最优的神经元数量。

CNN 回归 matlab

基于MATLAB的深度学习工具箱可以实现CNN回归。首先，你需要将数据转换成MATLAB的CNN输入数据形式，也就是4-D形式。这可以通过使用reshape函数来实现。然后，你需要建立CNN模型。在这个模型中，你可以设置输入层的参数，包括输入数据的大小。接下来，你可以添加卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。最后，添加一个输出层和回归层用于计算损失值。以下是一个示例CNN回归的MATLAB代码：

layers = [
    imageInputLayer([209 1 1])
    convolution2dLayer([3,1], 16, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(384)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(384)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
];

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 64);

net = trainNetwork(trainD, targetD, layers, options);

这段代码中，trainD是训练集输入，targetD是训练集输出。