构建卷积神经网络 (CNN) 的分层方法：MATLAB 指南

在 MATLAB 中逐层构建您的卷积神经网络 (CNN)

在 MATLAB 中，构建卷积神经网络 (CNN) 并不是使用单个函数，而是需要使用一系列专门的函数来创建不同的层，然后将它们组装起来。这种模块化方法提供了更大的灵活性，允许您根据特定任务定制网络架构。

以下是一些关键的 MATLAB 函数，它们是构建 CNN 的基石：

• imageInputLayer: 定义网络的输入层，指定图像的大小和其他属性。
• convolution2dLayer: 创建执行卷积运算的层，提取图像中的特征。
• batchNormalizationLayer: 通过对激活值进行归一化来加速训练并提高性能。
• reluLayer: 应用整流线性单元 (ReLU) 激活函数，引入非线性。
• maxPooling2dLayer: 通过减少数据维度来降低计算复杂度并使特征更鲁棒。
• dropoutLayer: 在训练过程中随机丢弃单元，防止过拟合并提高泛化能力。
• fullyConnectedLayer: 将前一层的输出连接到下一层，通常用于分类。
• softmaxLayer: 计算输入属于每个类的概率，用于多类分类。
• classificationLayer: 计算分类误差，用于训练网络。

通过组合这些函数并根据您的需求调整其参数，您可以创建各种各样的 CNN 架构来解决图像分类、目标检测和语义分割等任务。

请记住，这只是一些常用的函数。MATLAB 提供了丰富的深度学习工具箱，其中包含许多其他层类型和实用函数，您可以探索这些函数来优化您的 CNN 模型。