matlab构建FCN神经网络层

在 MATLAB 中，可以使用 Deep Learning Toolbox 中的函数来构建 FCN 神经网络层。具体步骤如下：

1. 使用 `imageInputLayer` 函数创建输入层，指定输入图像的大小和通道数。
2. 使用 `fullyConnectedLayer` 函数创建全连接层，指定输出大小。
3. 使用 `reluLayer` 函数创建 ReLU 激活层。
4. 使用 `dropoutLayer` 函数创建 Dropout 层，防止过拟合。
5. 使用 `transposedConv2dLayer` 函数创建转置卷积层，进行上采样操作。
6. 使用 `pixelClassificationLayer` 函数创建像素分类层，输出每个像素的类别。

下面是一个简单的示例代码：

inputSize = [32 32 3];
numClasses = 10;

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    fullyConnectedLayer(1024)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    transposedConv2dLayer(4, 256, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(4, 128, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(4, 64, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(4, numClasses, 'Stride', 2, 'Cropping', 1)
    pixelClassificationLayer
];