matlab中classificationLayer

时间: 2023-10-16 18:24:39 浏览: 42
`classificationLayer` 是 MATLAB 中神经网络工具箱中的一个函数,它用于构建分类器的输出层。在深度学习中,分类器是一种常见的神经网络模型,它用于将输入数据映射到预定义的类别中。 在 MATLAB 中,使用 `classificationLayer` 函数可以创建一个全连接层,该层的输出为一个向量,每个元素表示对应类别的概率。这个输出向量可以通过 softmax 函数进行归一化,以获得标准化的概率分布。 下面是一个使用 `classificationLayer` 函数构建分类器模型的示例代码: ```matlab numClasses = 10; % 总共有10个类别 layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层 convolution2dLayer(5,20) % 卷积层 reluLayer % ReLU 激活层 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层 fullyConnectedLayer(100) % 全连接层 reluLayer % ReLU 激活层 fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出层 softmaxLayer % softmax 激活层 classificationLayer % 分类器输出层 ]; ``` 在上述代码中,我们定义了一个包含多个层的神经网络模型,其中 `classificationLayer` 函数用于创建输出层。该模型的输入为大小为 28x28x1 的图像,输出为 10 个类别的概率分布。

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