CNN代码matlab

CNN，即卷积神经网络，是深度学习中非常常用的一种神经网络模型，主要用于图像识别、分类和目标检测等任务。在Matlab中，你可以使用Deep Learning Toolbox中的函数来构建和训练CNN模型。

以下是一个简单的CNN代码示例：

% 导入数据
imds = imageDatastore('image_folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7);

% 构建CNN网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm','InitialLearnRate',0.01,'MaxEpochs',10,'MiniBatchSize',128,'ValidationData',imdsValidation,'ValidationFrequency',30,'Plots','training-progress');

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 使用模型进行预测
YPred = classify(net,imdsValidation);
accuracy = sum(YPred == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

以上代码中，首先导入图像数据并将其分成训练集和验证集。接着使用layers数组定义了一个CNN网络模型。该模型包括了卷积层、批量归一化层、ReLU层、池化层、全连接层、Softmax层和分类层。然后设置了训练选项，并使用trainNetwork函数对CNN模型进行训练。最后使用classify函数对验证集进行预测，并计算了模型的准确率。