卷积神经网络5输入3输出预测 matlab举例

以下是一个简单的卷积神经网络模型，使用Matlab进行输入3个通道、输出1个通道的预测：

% 创建卷积神经网络模型
net = convolutionalNeuralNetwork(...
    [3 3 3, 32;... % 第一层卷积层，输入3通道，输出32个特征图
    3 3 32, 32;... % 第二层卷积层，输入32个特征图，输出32个特征图
    3 3 32, 64;... % 第三层卷积层，输入32个特征图，输出64个特征图
    3 3 64, 64;... % 第四层卷积层，输入64个特征图，输出64个特征图
    3 3 64, 128;... % 第五层卷积层，输入64个特征图，输出128个特征图
    3 3 128, 128;... % 第六层卷积层，输入128个特征图，输出128个特征图
    3 3 128, 256;... % 第七层卷积层，输入128个特征图，输出256个特征图
    3 3 256, 256],... % 第八层卷积层，输入256个特征图，输出256个特征图
    [...
    fullyConnectedLayer(512),... % 第一层全连接层，512个神经元
    fullyConnectedLayer(1),... % 第二层全连接层，1个神经元，输出预测结果
    regressionLayer]); % 回归层，用于输出预测结果

% 加载数据
data = load('data.mat');
XTrain = data.XTrain;
YTrain = data.YTrain;

% 训练模型
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, net, options);

% 预测结果
XTest = data.XTest;
YTest = data.YTest;
YPred = predict(net, XTest);

其中，`convolutionalNeuralNetwork` 函数用于创建卷积神经网络模型，输入参数为每一层的卷积核大小、输入通道数、输出通道数等信息；`fullyConnectedLayer` 函数用于创建全连接层，输入参数为神经元数目；`regressionLayer` 函数用于创建回归层，用于输出预测结果。

数据部分可以根据实际问题进行修改，这里假设已经准备好了训练数据 `XTrain` 和对应的输出 `YTrain`，以及测试数据 `XTest` 和对应的输出 `YTest`。训练部分使用 `trainingOptions` 函数配置训练参数，包括使用的优化器、最大训练轮数、每次训练的样本数、初始学习率等。最后通过 `trainNetwork` 函数进行训练，得到训练好的模型。预测部分使用 `predict` 函数进行预测，将测试数据输入模型，得到预测结果 `YPred`。