如何在MATLAB中设计并实现一个包含自定义层数的深度神经网络模型来训练MNIST数据集，并通过图形化界面实时展示训练过程中的损失函数值（loss）和准确率（accuracy）曲线？

在深度学习研究中，设计并实现一个深度神经网络（DNN）是常见但关键的任务。MATLAB提供了便捷的工具来完成这项工作，尤其适用于图像识别领域。当涉及到自定义层数的DNN模型时，用户可以借助MATLAB的Deep Learning Toolbox来定义网络结构，该工具箱支持从构建网络到训练、测试的整个过程。

参考资源链接：[MATLAB自定义层数DNN训练MNIST数据集及性能可视化](https://wenku.csdn.net/doc/3ukv2bmnyh?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要设计一个包含自定义层数的DNN模型，用户需要决定网络的深度和每一层的类型，例如卷积层、池化层、全连接层等，以及每层使用的激活函数。在MATLAB中，这可以通过编程的方式完成，例如使用层组合函数（如'layerGraph'和'addLayers'）来搭建模型架构。

接下来，针对MNIST数据集，需要将数据分为训练集和测试集。使用MATLAB内置函数如digitTrain4DArrayData和digitTest4DArrayData可以方便地获取这些数据。然后，可以创建一个训练选项对象来定义训练参数，如学习率、迭代次数、批量大小等。这一步骤是至关重要的，因为它决定了模型的收敛性和最终的性能。

在MATLAB中，可以使用'trainNetwork'函数来训练网络，该函数会自动使用GPU加速训练过程，如果可用的话。在训练过程中，用户可以利用'plot'函数来实时追踪训练状态，绘制损失函数值（loss）和准确率（accuracy）随迭代次数变化的曲线图。此外，MATLAB的App Designer允许用户创建自定义的图形界面，实时展示这些性能指标的变化，从而更直观地监控训练过程。

训练完成后，模型的性能可以通过在测试集上的表现来评估。可以使用MATLAB中的'predict'函数来对测试集进行预测，并通过'evaluate'函数来计算最终的准确率。这样，用户就可以直观地看到模型在识别手写数字上的准确性。

综上所述，通过MATLAB平台，用户可以灵活地设计深度神经网络模型，并利用其强大的可视化功能来监控和分析训练过程。通过这种方式，不仅可以获得高性能的图像识别模型，还可以深入理解模型在训练过程中的行为和收敛特性。

参考资源链接：[MATLAB自定义层数DNN训练MNIST数据集及性能可视化](https://wenku.csdn.net/doc/3ukv2bmnyh?spm=1055.2569.3001.10343)