计算两组数据残差 的matlab代码

以下是计算两组数据残差的Matlab代码：

a = [1 2 3 4 5]; % 第一组数据
b = [2 4 6 8 10]; % 第二组数据
residuals = b - a; % 计算残差
disp(residuals); % 显示残差

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残差图matlab代码

下面是一个简单的残差图的Matlab代码示例：

% 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 10.1];

% 使用线性回归拟合数据
p = polyfit(x, y, 1);
y_fit = polyval(p, x);

% 计算残差
residuals = y - y_fit;

% 绘制残差图
plot(x, residuals, 'o');
xlabel('x');
ylabel('Residuals');
title('Residual plot');

在这个例子中，我们首先生成了一组示例数据，然后使用`polyfit`函数进行线性回归拟合。接着，我们计算了残差，并使用`plot`函数绘制了残差图。

残差网络matlab代码

以下是一个简单的残差网络的 MATLAB 代码示例：

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    additionLayer(2)
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 64, 'Stride', 2, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    convolution2dLayer(1, 64, 'Stride', 2)
    batchNormalizationLayer
    additionLayer(2)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 加载数据集
[XTrain, YTrain] = cifar10TrainData;

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

这个代码示例创建了一个简单的残差网络，用于 CIFAR-10 数据集的图像分类。在网络中，添加了残差块以增加网络深度。训练使用了随机梯度下降（SGD）优化器，并使用了数据增强来增加数据集的多样性。