自定义函数替换卷积神经网络激活函数matlab

在Matlab中，可以通过以下方式定义自定义激活函数并使用它来替换卷积神经网络中的默认激活函数：

1. 定义自定义激活函数

function y = my_activation(x)
% 自定义激活函数：sigmoid
y = 1./(1+exp(-x));
end

这里定义了一个名为`my_activation`的自定义激活函数，使用sigmoid函数作为激活函数。

2. 将自定义函数添加到网络中

layers = [
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

layers(2).ActivationFcn = @my_activation;

这里创建了一个卷积神经网络，包含一个卷积层、一个自定义激活层、一个全连接层、一个softmax层和一个分类层。通过`layers(2).ActivationFcn`将自定义激活函数应用到第二个层（即默认的ReLU层）上。

3. 训练和测试网络

% 加载数据
[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;

% 训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',5, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 测试网络
[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData;
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

这里使用MNIST数据集训练和测试网络，输出准确率。注意，由于使用了自定义激活函数，网络的收敛速度可能会受到影响。可以尝试调整学习率和迭代次数等参数来优化训练效果。