2.4 基于深度学习工具箱函数构造卷积神经网络

在本小节中，我们通过MATLAB中的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建一个用于分类的卷积神经网络。

本书采用MATLAB中Deep Learning Toolbox进行开发。Deep Learning Toolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架，可以使用卷积神经网络和长短期记忆网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归，并且具有良好的可视化及交互效果，可以监控训练进度和训练网络架构。在Deep Learning Toolbox中，对于小型训练集，可以使用预训练深度网络模型以及从Keras和Caffe导入的模型执行迁移学习；要加速对大型数据集的训练，可以使用Parallel Computing Toolbox将计算和数据分布到多核处理器和GPU中，或者使用Distributed Computing Server扩展到群集和云中。

2.4.1 案例需求与实现步骤

【例2-1】 构建一个卷积神经网络，可实现对输入的含有0～9数字的二值图像（像素为28×28）进行分类，并计算分类准确率。

实现步骤：

步骤1：加载图像样本数据。

步骤2：将加载的图像样本分为训练集和测试集。

步骤3：构建卷积神经网络。

步骤4：配置训练选项并开始训练。

步骤5：将训练好的网络用于对新的输入图像进行分类，并计算准确率。

2.4.2 本节中用到的函数解析

1.imageInputLayer函数

功能：创建一个图像输入层。

用法：layer = imageInputLayer (inputSize)。

输入：InputSize为输入图像数据的像素大小，格式为具有三个整数值[ h w c]的行向量，其中h是高，w是宽，c是通道数。

输出：layer为图像输入层。

例如，imageInputLayer([28 28 1])，这个语句实现的功能为创建一个输入层，该输入层为1个通道，输入图像的像素大小为28×28。

2.convolution2 dLayer函数

功能：创建一个二维卷积层。

用法：

语法①

layer = convolution2dLayer(filterSize，numFilters)。

输入：filterSize为卷积核大小，格式为具有两个整数的向量[h w]，其中h是高，w是宽；numFilters为滤波器个数。

输出：layer为二维卷积层。

语法②

layer = convolution2dLayer(filterSize，numFilters，Name，Value)。

该函数中常用参数的具体含义见表2-1。

例如，convolution2dLayer([3 3]，8，'Padding'，'same')，这个语句实现的功能为创建一个卷积层，卷积核大小为3×3，卷积核的个数为8（每个卷积核的通道数与输入图像的通道数相等），卷积的方式为零填充方式（即设定为same方式）。

3.batchNormalizationLayer函数

功能：创建一个批量归一化（Batch Normalization）层，将上一层的输出信息批量进行归一化后再送入下一层。

用法：layer = batchNormalizationLayer。

输出：layer为所构建的批量归一化层。

4.reluLayer函数

功能：创建一个ReLU非线性激活函数。

用法：layer = reluLayer。

输出：layer为ReLU非线性激活函数。

5.maxPooling2 dLayer函数

功能：创建一个二维最大池化层。

用法：

语法①

layer = maxPooling2dLayer (poolSize)。

输入：poolSize为池化区域的大小。

输出：layer为最大池化层。

语法②

layer = maxPooling2dLayer (poolSize，Name，Value)。

该函数中常用参数的具体含义见表2-2。

例如，maxPooling2dLayer(2，'Stride'，2)，这个语句实现的功能为创建一个最大池化层，池化层的区域为2×2，进行池化运算的步长为2。

6.fullyConnectedLayer函数

功能：创建一个全连接层。

用法：

语法①

layer = fullyConnectedLayer(outputSize)。

输入：outputSize指定所要输出的全连接层的大小。

输出：layer为全连接层。

语法②

layer = fullyConnectedLayer(outputSize，Name，Value)。

该函数中常用参数的具体含义见表2-3。

例如，fullyConnectedLayer (10)，这个语句实现的功能为创建一个有10个输出的全连接层。

7.softmaxLayer函数

功能：创建一个softmax层。

用法：layer = softmaxLayer。

输出：layer为Softmax层。

8.classificationLayer函数

功能：该函数创建一个分类输出层。

用法：layer = classificationLayer。

输出：layer为分类层。

2.4.3 构造卷积神经网络

针对本节2.4.1中所提出的需求，构建具有两个卷积层的卷积神经网络，网络结构及各部分的参数见表2-4。

采用2.4.2节所介绍的函数，实现表2-4所示的卷积神经网络的程序代码如下。

2.4.4 程序实现与详解

满足2.4.1需求的程序代码如例程2-1所示，其运行效果如图2-19所示。请读者结合注释仔细理解。

例程2-1：构建一个用于分类的卷积神经网络。