在Matlab中，如何利用深度学习工具箱创建并训练一个用于图像识别的神经网络模型？请提供详细的配置过程和代码示例。

在Matlab中，使用深度学习工具箱创建和训练一个用于图像识别的神经网络模型涉及到几个关键步骤。首先，你需要准备并预处理图像数据，使其适合神经网络的输入要求。Matlab提供了一系列函数来加载和处理图像数据集，例如`imread`用于读取图像文件，`imresize`用于调整图像尺寸。

参考资源链接：[Matlab深度学习实践：神经网络构建与训练](https://wenku.csdn.net/doc/4irtvmjb31?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，你需要构建神经网络结构。Matlab的深度学习工具箱提供了`layerGraph`和`Layer`类，允许你自定义网络层的类型和数量。例如，你可以使用`imageInputLayer`定义输入层，随后添加卷积层`convolution2dLayer`，批量归一化层`batchNormalizationLayer`，激活层`reluLayer`，以及池化层`maxPooling2dLayer`。最终，不要忘记添加一个全连接层`fullyConnectedLayer`和输出层，输出层通常使用`softmaxLayer`，并紧跟一个`classificationLayer`。

激活函数在神经网络中起到了至关重要的作用，它引入非线性因素，使得网络能够学习更复杂的数据表示。Matlab支持多种激活函数，如ReLU（`reluLayer`）、Sigmoid（`sigmoidLayer`）等。

在模型构建完成后，你需要配置训练参数，包括选择优化算法（如SGDM、Adam等），设置学习率、批量大小等。此外，选择合适的损失函数也是至关重要的，对于分类问题，交叉熵损失函数是常用的选择。

使用`trainNetwork`函数来训练模型，你可以指定训练数据、网络结构、训练选项以及验证数据。Matlab提供了可视化的训练进度条，可以帮助你监控训练过程中的损失和准确率变化，从而调整策略以获得最佳模型性能。

最后，模型训练完成后，可以使用`predict`函数对新图像数据进行分类预测。为了进一步提升模型性能，可以通过模型优化技术，例如早停法（early stopping）、dropout等，来防止过拟合。

为了更深入地了解Matlab深度学习工具箱的使用，你可以参阅这份资料：《Matlab深度学习实践：神经网络构建与训练》。该资料详细介绍了Matlab在深度学习中的应用，包括神经网络的构建、训练和优化方法，是学习和实践Matlab深度学习的强大资源。

参考资源链接：[Matlab深度学习实践：神经网络构建与训练](https://wenku.csdn.net/doc/4irtvmjb31?spm=1055.2569.3001.10343)