matlab fitcnet函数

MATLAB中的`fitcnet`函数是用于训练分类神经网络（Classification Neural Network，CNN）的一种工具。它属于机器学习工具箱的一部分，主要用于监督学习任务，特别是在图像识别、手写数字识别等计算机视觉领域。`fitcnet`接受输入数据集（特征矩阵和对应的标签），并利用卷积层、池化层和全连接层来构建一个深度神经网络模型。

该函数的工作流程包括：
1. 初始化网络结构：用户可以指定网络层数、每层的节点数、激活函数等。
2. 训练过程：通过反向传播算法优化网络权重，使得网络能够最小化预测值与真实标签之间的损失函数。
3. 模型评估：训练完成后，可以使用交叉验证或预留测试集来评估模型的性能。

使用`fitcnet`的一般步骤如下：

% 加载数据
data = load('your_dataset.mat');
X = data.inputs;
Y = data.labels;

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([size(X,2) size(X,1) depth])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降法（SGD）
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批量大小
    'MaxEpochs', maxEpochs, ... % 最大迭代次数
    'Verbose', false); % 静默模式

% 训练模型
net = fitcnet(X, Y, layers, options);