matlabcnn全连接层神经元怎么调整

在Matlab中，可以使用"train"函数对全连接层的神经元进行调整。

首先，需要定义一个全连接层的神经网络模型，可以使用"feedforwardnet"函数进行定义：

net = feedforwardnet(hidden_layer_sizes);

其中，"hidden_layer_sizes"表示隐藏层的神经元个数，可以根据实际需要进行调整。

接着，可以使用"train"函数对模型进行训练：

[net,tr] = train(net,X,T);

其中，"X"表示输入数据，"T"表示目标输出数据。训练过程中，可以通过设置不同的参数来调整全连接层的神经元，例如：

- "trainFcn"：训练函数，可以选择不同的训练算法，如"trainlm"、"traingd"、"traingda"等；
- "max_fail"：最大失败次数，指定训练过程中连续多少次训练误差没有下降就停止训练；
- "epochs"：最大训练轮数，指定最多训练多少轮就停止训练；
- "hidSizes"：隐藏层神经元个数，可以根据实际需要进行调整。

例如，下面的代码使用"trainlm"算法、最大失败次数为6、最大训练轮数为100，训练一个包含10个隐藏层神经元的全连接层神经网络：

net = feedforwardnet(10);
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.max_fail = 6;
net.trainParam.epochs = 100;

[net,tr] = train(net,X,T);

需要注意的是，全连接层的神经元个数不宜过多或过少，过多会导致训练时间过长、过拟合等问题，过少则会导致欠拟合。因此，需要根据实际数据和问题进行调整。