自定义激活函数如何替换卷积神经网络激活函数和网络结构matlab代码

替换卷积神经网络的激活函数和网络结构，需要使用Matlab中的深度学习工具箱。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用自定义的激活函数替换卷积神经网络的激活函数和修改网络结构。

首先，我们需要定义自定义的激活函数。这里以ReLU函数为例：

function y = myReLU(x)
    y = max(0,x);
end

接下来，我们可以使用Matlab中的deepNetworkDesigner工具，创建一个卷积神经网络，并将其保存为MATLAB代码。在这个例子中，我们创建了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(3,16,'Padding',1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

lgraph = layerGraph(layers);

我们可以使用以下代码，将网络的激活函数替换为自定义的激活函数：

lgraph = replaceLayer(lgraph,'relu_1', ...
    reluLayer('Name','myReLU','Function',@myReLU));
lgraph = replaceLayer(lgraph,'relu_2', ...
    reluLayer('Name','myReLU','Function',@myReLU));

以上代码将第一个卷积层的激活函数替换为myReLU，同时将第二个卷积层的激活函数也替换为myReLU。

最后，我们可以使用以下代码，生成MATLAB代码并保存。

dlcode = dlnetwork(lgraph);
generateCode(dlcode,'outputLayer','classificationLayer');

这将生成MATLAB代码文件，其中包含了我们定义的神经网络结构和自定义的激活函数。我们可以使用这个代码文件，训练和测试我们的神经网络。