matlab中trainNetwork加入反向传播的代码案例

在MATLAB中，使用`trainNetwork`函数训练神经网络通常会涉及到数据预处理、模型创建以及反向传播算法的自动应用。这里是一个简单的例子，假设我们有一个二分类问题，我们将使用LeNet-5网络结构：

% 导入所需的库
addpath('toolbox/NeuralNetworks') % 如果你从安装的神经网络工具箱中导入

% 假设你有训练数据集 'XTrain', 'YTrain'
% 和验证数据集 'XValidation', 'YValidation'

% 定义网络架构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入层，32x32 RGB图像
    convolution2dLayer(5, 20)   % 卷积层，5x5滤波器，20个通道
    reluLayer                     % 激活层（ReLU）
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层，2x2，步长为2
    fullyConnectedLayer(10)       % 全连接层，10个节点
    softmaxLayer                  % 软max层用于多类别分类
    classificationLayer           % 分类层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降法（SGD）
    'MiniBatchSize', 64,            % 批量大小
    'MaxEpochs', 10,                % 最大迭代次数
    'Shuffle', 'every-epoch',      % 每轮数据打乱
    'Verbose', false,               % 静默模式
    'Plots', 'training-progress'     % 显示训练进度曲线
);

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 反向传播是在训练过程中自动进行的，通过梯度下降优化网络权重
% 在验证阶段，你可以使用predict方法评估性能

% 验证预测
YPred = classify(net, XValidation);
accuracy = sum(YPred == YValidation) / numel(YValidation);

%