MATLAB deeplearning-toolbox CNN

网络结构

卷积层：
cnn.layers = {
struct(‘type’, ‘i’) %input layer
struct(‘type’, ‘c’, ‘outputmaps’, 6, ‘kernelsize’, 5) %convolution layer
struct(‘type’, ‘s’, ‘scale’, 2) %sub sampling layer
struct(‘type’, ‘c’, ‘outputmaps’, 12, ‘kernelsize’, 5) %convolution layer
struct(‘type’, ‘s’, ‘scale’, 2) %subsampling layer
};
输出层：包含10个神经元

实验参数：
opts.batchsize = 50; % 每次训练输入样本的个数
opts.numepochs = 10; % 训练迭代次数

实验结果：
错误率：0.0237
下面画出均方误差随迭代次数改变的曲线：

第一个卷积层提取样本特征：

第二个卷积层提取样本特征：

代码：
test_CNN.m