贝叶斯优化卷积神经网络的目标函数matlab代码咋写

贝叶斯优化卷积神经网络的目标函数需要根据具体情况进行设计，以下是一个示例的MATLAB代码，仅供参考：

function [val, sd] = convnet_bo_func(x)
% x为超参数向量
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(x(1), x(2), 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(x(3), x(4), 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(x(5))
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'none');
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

% 在验证集上测试卷积神经网络的准确率
YPred = classify(net, valData);
accuracy = sum(YPred == valLabels) / numel(valLabels);

% 返回准确率和标准差
val = accuracy;
sd = 0;
end

上述代码中，`x`为超参数向量，其中包含卷积层的内核大小、卷积核个数和全连接层的节点数等超参数。在代码中，首先定义了卷积神经网络的结构，然后使用训练数据对其进行训练。接着在验证集上测试卷积神经网络的准确率，并将其作为目标函数的返回值。目标函数的标准差设为0，因为这里没有使用随机化算法，如Monte Carlo方法，来对目标函数进行采样。