matlab对cnn图片规律代码

以下是使用MATLAB实现卷积神经网络(CNN)的一些示例代码：

1. 加载数据集

% 加载训练和测试数据集
[trainImages, trainLabels, testImages, testLabels] = helperCIFAR10Data.load('./data/cifar-10');

2. 定义卷积神经网络结构

% 创建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,50)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer()
    dropoutLayer(0.5)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

3. 训练卷积神经网络

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{testImages,testLabels}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);

4. 使用卷积神经网络进行分类

% 对测试集进行分类
predictedLabels = classify(net,testImages);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels)

以上是一个简单的例子，你可以根据自己的需求调整网络结构和训练参数。另外，你需要准备好一个数据集，如CIFAR-10数据集，用于训练和测试卷积神经网络。