请写一个 matlab deep learning 工具箱的深度学习代码

由于深度学习在不同的应用领域有着不同的代码实现方式，这里提供一个简单的图像分类的例子，以展示 MATLAB Deep Learning Toolbox 的使用。

首先，需要加载数据集。这里使用 CIFAR-10 数据集，包含 50000 张 32x32 的彩色图像，共分为 10 个类别。

% 加载 CIFAR-10 数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = getCIFAR10Data();

接着，需要构建深度神经网络模型。这里使用了一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），包括两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。

% 构建深度神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

然后，需要设置训练选项。这里使用了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）作为优化器，学习率为 0.001，动量为 0.9，批量大小为 128，训练 10 个 epoch。

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Momentum', 0.9, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

最后，使用训练数据和训练选项训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。

% 训练深度神经网络模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用测试数据评估模型性能
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('测试集准确率为 %.2f%%\n', accuracy * 100);

完整代码如下：

% 加载 CIFAR-10 数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = getCIFAR10Data();

% 构建深度神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Momentum', 0.9, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练深度神经网络模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用测试数据评估模型性能
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('测试集准确率为 %.2f%%\n', accuracy * 100);