写一段matlab实现cifar10分类的代码

好的，以下是一段简单实现cifar10分类的matlab代码：

load('cifar10testdata.mat'); % 加载cifar10测试数据集
load('cifar10traindata.mat'); % 加载cifar10训练数据集

% 将训练数据集进行归一化处理
trainData = double(trainData) / 255;
testData = double(testData) / 255;

% 将训练集和测试集的标签转换为独热编码
trainLabel = zeros(size(trainLabel, 1), 10);
for i = 1:size(trainLabel, 1)
    trainLabel(i, trainLabel(i) + 1) = 1;
end
testLabel = zeros(size(testLabel, 1), 10);
for i = 1:size(testLabel, 1)
    testLabel(i, testLabel(i) + 1) = 1;
end

% 定义网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(5, 32, 'Padding', 2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(3, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(5, 64, 'Padding', 2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(3, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练网络
options = trainingOptions('sgdm','InitialLearnRate',0.01,'MaxEpochs',20,'Shuffle','every-epoch','ValidationFrequency',10, 'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainData, trainLabel, layers, options);

% 测试网络
predictedLabels = classify(net, testData);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabel) / numel(testLabel);
disp(['测试准确率为 ', num2str(accuracy)]);

这里使用了卷积神经网络模型进行cifar10分类，同时使用了BatchNormalization层和ReLU激活函数，以加速收敛和提高分类精度。训练选项中使用sgdm优化器进行梯度下降优化，并设置了20个训练轮次和每轮次随机打乱训练数据的数据集，以最大化训练效果。测试时使用已经训练好的网络对测试数据进行分类，并计算分类准确率。