MATLAB在卷积层后加z score标准化的卷积神经网络代码
时间: 2023-12-15 15:06:00 浏览: 32
以下是一个示例代码,展示了如何在MATLAB中实现卷积层后的z-score标准化的卷积神经网络:
```matlab
% 加载数据
load mnist.mat
% 将图像数据转换为单精度浮点数类型
trainImages = single(trainImages);
testImages = single(testImages);
% 将像素值从[0,255]范围缩放到[-1,1]范围
trainImages = (trainImages / 127.5) - 1;
testImages = (testImages / 127.5) - 1;
% 将标签数据转换为分类器需要的矩阵形式
trainLabels = categorical(trainLabels);
testLabels = categorical(testLabels);
% 创建卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5, 20)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 指定训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);
% 测试卷积神经网络
predictedLabels = classify(net, testImages);
accuracy = mean(predictedLabels == testLabels);
fprintf('Accuracy: %0.2f%%\n', accuracy * 100);
```
在上面的代码中,我们通过使用 `batchNormalizationLayer` 来实现z-score标准化。这个层会在每个batch中对输入数据进行归一化处理。这有助于加速收敛并提高模型的鲁棒性。