matlab中如何构建具有两个输出层的网络

在MATLAB中，构建一个具有两个输出层的神经网络通常涉及到深度学习网络的创建，可以使用Deep Learning Toolbox。以下是一个简单的步骤示例：

1. 导入所需的库：

% 加载Deep Learning Toolbox
if ~isToolboxInstalled('deep-learning')
    error('Deep Learning Toolbox is required.');
end

2. 创建一个网络结构：

layers = [
    imageInputLayer([size(inputData,2) size(inputData,1) 3]) % 输入层，假设inputData是输入数据
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters) % 卷积层
    reluLayer % 激活函数，如ReLU
    fullyConnectedLayer(numNodes1) % 第一个全连接层
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(numNodes2) % 第二个全连接层
    softmaxLayer % 输出层，用于多类别分类，softmax函数
    classificationLayer % 分类输出
];

这里的`filterSize`、`numFilters`、`numNodes1`和`numNodes2`是需要自定义的参数，分别代表卷积核大小、滤波器数、第一个输出层的神经元数量和第二个输出层的神经元数量。

3. 定义训练选项：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'ValidationData', validationData, ...
    'Plots', 'training-progress');

4. 训练网络：

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

这里`trainData`是用于训练的数据集。

5. 对新的数据应用网络：

output = predict(net, testData);

现在，你已经创建了一个有两个输出层的神经网络，并能在MATLAB中对其进行训练和预测。