matlab 自定义EfficientNet-b0的layers

在MATLAB中自定义EfficientNet-B0的Layers，通常涉及到神经网络模型的设计和构建。EfficientNet是一个预先训练过的深度卷积神经网络系列，其特点是结合了深度、宽度和分辨率的自适应增加。B0是该系列的基础版本。

要从头开始创建EfficientNet-B0的层，你需要做以下步骤：

1. **导入必要的库**：
使用`deepLearningToolbox`库中的函数，如`LayerGraph`, `SequentialNetwork`, 和 `Convolution2DLayer` 等。

import deepLearningToolbox.*

2. **构建基础块**：
EfficientNet的关键组成部分是MobileInvertedResidual Bottleneck (MBConv) 模块。例如，你可以创建一个MBConv block 包含扩张卷积（expansion），标准卷积（depthwise convolution）和点积（pointwise convolution）:

function mbconv = MBConvBlock(numFilters, expansionRate, stride)
    inChannels = numFilters * expansionRate;
    outChannels = numFilters;

    layer = SequentialNetwork();
    layer.add(Convolution2DLayer(inChannels, 1, stride, 'Padding', 'same', 'Name', 'expand'));
    layer.add(ReLU('Name', 'reluExpand'));

    layer.add(Convolution2DLayer(outChannels, 3, 1, 'Padding', 'same', 'Stride', [1, stride], 'Name', 'depthwise'));
    layer.add(ReLU('Name', 'reluDepthwise'));

    layer.add(Convolution2DLayer(outChannels, 1, 1, 'Name', 'project'));
    layer = connect(layer, {layer(end), layer(end-1)});
    mbconv = layer;
end

3. **构建EfficientNet-B0结构**：
将MBConv blocks串联起来，并按照EfficientNet的设计添加跳跃连接（skip connection）和重复模块：

defrost(LayerGraph); % 解冻以允许添加层
inputShape = [32, 32, 3]; % 示例输入尺寸

blocks = cellarray; % 存储所有MBConv blocks
numBlocks = ... % 根据EfficientNet-B0规格计算实际数量
blockIndex = 1;

for i = 1:numBlocks
    numFilters = ... % 随着网络深入而递增
    stride = ifelse(blockIndex == 1, 2, 1);
    blocks{i} = MBConvBlock(numFilters, expansionRate, stride);
    
    if i > 1 && mod(blockIndex, s) == 0 % s是重复因子
        skipConnection = addSkipConnection(inputShape, blocks{i-1}, blocks{i});
        inputShape = size(skipConnection, 4); % 更新输入尺寸
    end
    
    blockIndex = blockIndex + 1;
end

% 合并所有层
model = LayerGraph(blocks{:});

% 设置模型输入和输出
inputLayer = ImageInputLayer(inputShape, 'Name', 'input');
outputLayer = model(end);
connect(inputLayer, outputLayer);

4. **训练和使用模型**：
完成上述步骤后，你可以像训练其他MATLAB模型一样训练这个自定义的EfficientNet-B0。记得设置适当的损失函数、优化器和训练选项。