convolution3dLayer 例子

当使用CSDN开发的ChitGPT进行对话时，我可以为您提供一个使用3D卷积层（`convolution3dLayer`）的示例。请注意，以下示例是基于MATLAB深度学习工具箱中的函数。

% 创建一个包含3D卷积层的神经网络
net = neuralNetwork();
net.add(convolution3dLayer([3 3 3], 10, 'Padding', [1 1 1]));
net.add(reluLayer());
net.add(maxPooling3dLayer([2 2 2], 'Stride', [2 2 2]));
net.add(fullyConnectedLayer(100));
net.add(reluLayer());
net.add(fullyConnectedLayer(10));
net.add(softmaxLayer());
net.add(classificationLayer());

% 加载训练数据和标签
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中
load('labels.mat'); % 假设标签保存在labels.mat文件中

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 64);

% 训练神经网络
trainedNet = trainNetwork(data, labels, net, options);

在上述示例中，我们首先创建了一个包含3D卷积层的神经网络。然后，我们加载训练数据和标签，并指定训练选项。最后，我们使用`trainNetwork`函数训练神经网络。

请注意，这只是一个简单的示例，并且可能需要根据您的具体需求进行修改。您可以根据自己的数据和网络架构进行适当的调整。