cnn敏感性分析matlab代码，输入参数有6个

以下是一个带有6个输入参数的CNN敏感性分析的Matlab代码示例：

function sensitivity_map = cnn_sensitivity_analysis(data, labels, net, layer_name, class_num, method)
% data: 输入数据
% labels: 输入数据的标签
% net: 已训练的CNN模型
% layer_name: 需要进行敏感性分析的卷积层名称
% class_num: 需要进行敏感性分析的类别编号
% method: 计算敏感性的方法

% 构建敏感性分析网络
sensitivity_net = dagnn.DagNN.fromSimpleNN(net);

% 获取指定卷积层的输出
sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).precious = 1;

% 计算损失
sensitivity_net.addLayer('loss', dagnn.Loss('loss', 'softmaxlog'), {'prediction', 'label'}, 'loss');
sensitivity_net.mode = 'test';

% 获取指定类别的标签
label = zeros(1, 1, 1, numel(labels), 'single');
label(1, 1, 1, labels==class_num) = 1;

% 计算敏感性
switch method
    case 'gradient'
        % 计算梯度
        sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).precious = 1;
        sensitivity_net.conserveMemory = false;
        sensitivity_net.eval({'input', data, 'label', label});
        grad = sensitivity_net.vars(sensitivity_net.getVarIndex(layer_name)).der;
        sensitivity_map = sum(grad, 3);
    case 'guided_backprop'
        % Guided Backpropagation方法
        guided_backprop = GuidedBackprop(sensitivity_net);
        sensitivity_map = guided_backprop.compute(data, label, layer_name);
    case 'excitation_backprop'
        % Excitation Backpropagation方法
        excitation_backprop = ExcitationBackprop(sensitivity_net);
        sensitivity_map = excitation_backprop.compute(data, label, layer_name);
    otherwise
        error('Unsupported method!');
end

% 可视化敏感性
figure
montage(mat2gray(sensitivity_map),'Size',[4 3])
title(['Sensitivity Analysis for Class ' num2str(class_num) ' using ' method])
end

在这个例子中，我们定义了一个名为`cnn_sensitivity_analysis`的函数，它接受6个输入参数：输入数据`data`，输入数据的标签`labels`，已训练的CNN模型`net`，需要进行敏感性分析的卷积层名称`layer_name`，需要进行敏感性分析的类别编号`class_num`，以及计算敏感性的方法`method`。在函数内部，我们使用了Matlab的深度学习工具箱中的`dagnn`模块来构建敏感性分析网络，并根据所选的方法计算敏感性。在最后，我们将结果可视化。在这个例子中，我们实现了3种计算敏感性的方法：梯度法、Guided Backpropagation方法和Excitation Backpropagation方法。对于梯度法，我们计算了卷积层输出对于指定类别的梯度，并将它们相加以得到敏感性图。对于Guided Backpropagation方法和Excitation Backpropagation方法，我们使用了预先实现的类来计算敏感性。