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二维卷积网络matlab程序

时间: 2025-01-23 12:22:22 浏览: 28

### 关于二维卷积网络的Matlab实现对于二维卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），可以基于MATLAB内置函数库来构建模型。下面提供了一个简单的CNN结构用于图像分类任务的例子： ```matlab layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20,'Padding','same') % 使用5x5滤波器，输出通道数为20 batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(10) % 假设有10类标签 softmaxLayer classificationLayer]; ``` 此代码片段定义了一种基本架构，其中包含了输入层、两个维度上的卷积操作、批标准化处理以及激活函数ReLU的应用[^3]。为了训练上述创建好的网络并评估其性能，在准备好数组形式的数据集之后可继续执行如下命令： ```matlab options = trainingOptions('sgdm',... 'MaxEpochs',4,... 'MiniBatchSize',128,... 'InitialLearnRate',1e-4,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationData',{XVal,YVal},... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); YPred = classify(net,XTest); accuracy = sum(YPred==YTest)/numel(YTest); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); ``` 这里设置了优化算法参数选项，并调用了`trainNetwork()`来进行迭代学习过程；最后通过预测测试样本类别计算得到识别精度作为评价指标之一。

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