matlab写一个卷积神经网络
时间: 2023-06-13 08:05:26 浏览: 44
以下是一个简单的卷积神经网络的 MATLAB 实现示例:
```matlab
% 加载 MNIST 数据集
load mnist.mat
% 定义网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5, 20)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 5, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(trainImages, categorical(trainLabels), layers, options);
% 评估网络
predLabels = classify(net, testImages);
accuracy = sum(predLabels == categorical(testLabels)) / numel(testLabels);
fprintf('Accuracy = %f\n', accuracy);
```
以上代码使用了 MNIST 数据集来训练一个简单的卷积神经网络,包括输入层、卷积层、ReLU 层、池化层、全连接层、softmax 层和分类层。训练采用了随机梯度下降(SGD)算法,学习率为 0.001,训练 5 个 epoch。最后,使用测试集评估网络性能并计算准确率。