cnn敏感性分析matlab代码

以下是一个简单的CNN敏感性分析的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('sensitivity_data.mat');

% 构建CNN网络
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);

% 计算敏感性
grad = deepDreamImage(net,2,1:10);
sensitivity = sum(grad,3);

% 可视化敏感性
figure
montage(mat2gray(sensitivity),'Size',[4 3])
title('Sensitivity Analysis')

这个例子中，我们加载了一组手写数字图像数据，然后构建了一个简单的CNN网络。我们使用了Matlab内置的`trainingOptions`函数来设置训练参数，然后使用训练集数据来训练模型。接着，我们使用`deepDreamImage`函数来计算模型输出对于每个类别的敏感性，最后将结果可视化。在这个例子中，我们使用了一个简单的梯度方法来计算敏感性，更高级的方法可能需要更复杂的实现。