卷积神经网络matlab超简单

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理和计算机视觉任务。在MATLAB中，你可以使用Deep Learning Toolbox来构建简单的CNN。以下是创建一个基本CNN的步骤：

1. **安装和加载库**:
首先确保已安装了Deep Learning Toolbox，然后通过`net = 'trainNetwork';`初始化一个网络结构。

2. **数据准备**:
准备训练数据集，通常包括图像和对应的标签。可以使用` imageDatastore`函数组织数据。

3. **设计网络架构**:
通过`layerGraph`函数创建一个图来定义网络结构，一般包含卷积层（如`convolution2dLayer`）、池化层（如`maxPooling2dLayer`）以及全连接层（如`fullyConnectedLayer`）。

layers = [
    imageInputLayer([height width channels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

4. **编译网络**:
设置损失函数、优化器和性能指标，例如交叉熵损失函数和SGD优化器。

5. **训练网络**:
`trainNetwork`函数用于拟合模型，传入数据集、网络结构、学习率等参数。

options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

6. **评估和预测**:
可以使用`classify`函数对测试数据进行分类，并查看性能。