CNN MATLAB实现

在MATLAB中实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）通常需要使用其内置的深度学习工具箱，如Deep Learning Toolbox。以下是基本步骤：

1. **安装与加载库**:
首先，确保已经安装了Deep Learning Toolbox。如果没有，可以从MathWorks官网下载并安装。

2. **数据预处理**:
准备训练数据集，包括图像输入和对应标签。使用` imageDatastore `等函数读取和组织数据。

3. **构建网络模型**:
使用` layers `函数创建CNN架构，这通常包括卷积层(Conv2dLayer)、池化层(MaxPooling2dLayer)、激活层(ReLU或tanh)以及全连接层(FullyConnectedLayer)。

inputSize = [height width channels]; % 图像尺寸
numClasses = numClasses; % 类别数
layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters) % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 数据归一化
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 池化层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer % 输出概率分布
    classificationLayer % 分类层
];

4. **配置和编译模型**:
设置优化器（如SGD或Adam），损失函数（例如交叉熵），并编译模型。

options = trainingOptions('sgdm', ... % 'adam' 或其他优化器
                        'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批量大小
                        'MaxEpochs', maxEpochs, ... % 训练轮数
                        'ValidationData', valData, ... % 验证集
                        'Verbose', false); % 进度信息

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

5. **预测与评估**:
对新数据进行预测，并可以使用` classify `或` predict `函数评估模型性能。

predictedLabels = classify(net, testData);