trained_net.mat: 卷积神经网络模型分析

在给定的代码中，通过调用 trainNetwork 函数训练得到的 net 模型是一个卷积神经网络 (CNN) 模型。它的具体结构可以在构造网络的代码段中看到。

根据给定的代码，net 模型的结构如下：

1. 输入层：一个 7x1x1 的图像输入层，用于接收输入数据。

2. 卷积层和池化层：包含三个卷积层和池化层的序列。每个卷积层后面都有一个批归一化层、ReLU激活层和最大池化层。这些卷积层和池化层的大小和步幅如下：

   • 第一个卷积层：2x1 的卷积核，生成 16 个卷积特征图
   • 第一个池化层：2x1 的池化窗口，步幅为 1
   • 第二个卷积层：2x1 的卷积核，生成 32 个卷积特征图
   • 第二个池化层：2x1 的池化窗口，步幅为 1
   • 第三个卷积层：2x1 的卷积核，生成 64 个卷积特征图
   • 第三个池化层：2x1 的池化窗口，步幅为 1

3. Dropout 层：在第三个池化层后面添加了一个 Dropout 层，保持概率为 0.3。

4. 全连接层和输出层：全连接层将卷积层的输出与输出层连接起来，并输出一个 4 类别的分类结果。

5. 损失函数层和分类层：使用 softmax 激活函数作为损失函数层，用于计算损失，然后通过分类层进行分类预测。

请注意，代码中的 layers 变量定义了网络的结构，而不是具体的权重和偏置值。这些权重和偏置值会在训练过程中学习。如果您想查看训练后的具体权重和偏置值，可以使用 net.Layers 属性来访问网络的层，并查看每个层的相应权重和偏置值。

总而言之，通过给定的代码，trained_net.mat 包含了一个通过 trainNetwork 训练得到的具有特定结构的卷积神经网络模型。