如何创建和训练一个简单的卷积神经网络用于深度学习分类

%% 这个例子展示了如何创建和训练一个简单的卷积神经网络用于深度学习分类。 %% 卷积神经网络是深度学习的重要工具，尤其适用于图像识别。

%% Time：2019.3.7
%% Name：Michael Beechan
%% Function:
%% 这个例子展示了如何创建和训练一个简单的卷积神经网络用于深度学习分类。
%% 卷积神经网络是深度学习的重要工具，尤其适用于图像识别。
%% Load and explore image data.
%% Define the network architecture.
%% Specify training options.
%% Train the network.
%% Predict the labels of new data and calculate the classification accuracy.

%% 加载数据并存储
digitDatasetPath = fullfile（matlabroot ‘toolbox‘ ‘nnet‘ ‘nndemos‘ ...
    ‘nndatasets‘ ‘DigitDataset‘）;
imds = imageDatastore（digitDatasetPath ...
    ‘IncludeSubfolders‘ true ‘LabelSource‘ ‘foldernames‘）;

%% 随机显示数据
figure;
perm = randperm（10000 20）;
for i = 1 : 20
    subplot（4 5 i）;
    imshow（imds.Files{perm（i）}）;
end

%% 计算每个类别中的图像数量
labelCount = countEachLabel（imds）

%% 指定图像大小尺寸28*28*1
img = readimage（imds 1）;
size（i

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-03-07 16:49  DLClassifiction\
     文件        2204  2019-03-07 16:42  DLClassifiction\classDL.m