matlab 实现残差网络

在MATLAB中实现残差网络（Residual Network）可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）提供的函数和类。以下是一个简单的示例，演示如何在MATLAB中实现一个包含残差连接的网络：

% 创建一个残差网络
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入图像尺寸为32x32x3
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    additionLayer(2)
    reluLayer
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 加载训练数据集
load('cifar10Train.mat'); % 假设已经下载了CIFAR-10数据集，并保存为cifar10Train.mat

% 训练网络
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);

上述代码创建了一个包含残差连接的网络。在这个示例中，我们使用了`convolution2dLayer`来定义卷积层，`batchNormalizationLayer`来进行批量归一化，`additionLayer`来实现残差连接，以及`reluLayer`来应用ReLU激活函数。最后，我们使用`trainNetwork`函数来训练网络。

请注意，这只是一个简单示例，实际中的残差网络可能包含更多的残差块和层级。你可以根据具体需求来调整网络结构和参数设置。另外，还可以使用其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现残差网络。