使用MATLAB深度学习工具箱进行卷积神经网络（CNN）的训练和测试

使用MATLAB深度学习工具箱进行卷积神经网络（CNN）的训练和测试

卷积神经网络（CNN）是深度学习中广泛应用的一种神经网络结构，在计算机视觉任务中取得了巨大成功。MATLAB提供了强大的深度学习工具箱，使得使用CNN进行训练和测试变得更加方便。本文将介绍如何使用MATLAB深度学习工具箱进行CNN的训练和测试，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   在进行CNN的训练和测试之前，我们需要准备训练和测试数据。通常情况下，数据需要被分为训练集和测试集。训练集用于训练CNN模型的参数，而测试集用于评估模型的性能。数据可以是图像、文本或其他形式的数据。在本文中，我们以图像数据为例进行说明。

首先，我们需要将图像数据加载到MATLAB中。可以使用MATLAB提供的ImageDatastore对象来管理图像数据。下面是一个加载图像数据的示例代码：

% 设置图像数据路径
trainDataPath = 'path_to_train_data';
testDataPath = 'path_to_test_data';