多输出卷积神经网络matlab代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习模型，已经在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很好的效果。以下是一个基本的卷积神经网络的MATLAB代码示例：

% 导入数据集
load mnist_train.mat
X_train = data; % 输入数据
Y_train = labels; % 标签数据

% 设置网络参数
num_classes = 10; % 分类数目
input_shape = [28, 28, 1]; % 输入数据的形状
filter_size = 3; % 卷积核大小
num_filters = 32; % 卷积核数量
pool_size = 2; % 池化层大小
num_epochs = 10; % 迭代次数
batch_size = 128; % 批次大小

% 构建卷积神经网络
model = fitcnnet;
model.Layers = [
    imageInputLayer(input_shape)
    convolution2dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(pool_size, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(num_classes)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'MiniBatchSize', batch_size, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
trained_model = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), model, options);

% 导入测试集
load mnist_test.mat
X_test = data; % 输入数据
Y_test = labels; % 标签数据

% 预测测试集
Y_pred = classify(trained_model, X_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == categorical(Y_test)) / numel(Y_test);
fprintf('模型在测试集上的准确率为：%f\n', accuracy);

这是一个简单的卷积神经网络的MATLAB代码示例，用于基于MNIST数据集进行手写数字识别。代码中使用了经典的LeNet-5网络结构。使用训练数据集进行模型训练后，在测试集上进行预测，并计算模型的准确率。