matlab二分类数据二维CNN深度神经网络

下面是一个简单的二分类数据二维CNN深度神经网络的 Matlab 实现示例：

首先，加载并准备数据集：

load('dataset.mat'); % 加载数据集
images = reshape(images, 28, 28, 1, []); % 调整图像尺寸
labels = categorical(labels); % 转换标签为分类数组

接下来，定义网络架构：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU 层
    fullyConnectedLayer(2) % 全连接层
    softmaxLayer % Softmax 层
    classificationLayer % 分类层
];

然后，定义训练选项：

options = trainingOptions('adam', ... % 优化器选择 Adam
    'MaxEpochs', 20, ... % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 64, ... % 每个 mini-batch 的大小
    'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每个 epoch 都打乱数据集
    'Verbose', false, ... % 静默模式
    'Plots', 'training-progress'); % 显示训练过程

最后，训练模型：

net = trainNetwork(images, labels, layers, options); % 训练网络

训练完成后，可以使用测试数据对模型进行评估：

load('testdata.mat'); % 加载测试数据集
testimages = reshape(testimages, 28, 28, 1, []);
testlabels = categorical(testlabels);

predlabels = classify(net, testimages); % 使用模型进行预测
accuracy = mean(predlabels == testlabels); % 计算准确率

以上就是一个简单的二分类数据二维CNN深度神经网络的 Matlab 实现示例。