深度学习：MATLAB深度学习工具箱中层参数的设定

深度学习：MATLAB深度学习工具箱中层参数的设定

深度学习在计算机科学和人工智能领域中扮演着重要的角色，它已经在许多领域取得了显著的成果。MATLAB提供了一个强大的工具箱，即Deep Learning Toolbox，使得使用深度学习的研究人员和工程师能够方便地构建和训练深度神经网络。

在使用MATLAB Deep Learning Toolbox构建神经网络时，我们可以通过设置层的参数来定制网络架构。每个层都具有一组特定的参数，这些参数控制着层的行为和功能。在本文中，我们将深入探讨如何设置MATLAB Deep Learning Toolbox中层的参数。

首先，让我们考虑一个常见的深度学习层——全连接层（Fully Connected Layer）。全连接层在神经网络中起着关键作用，它将输入数据与每个神经元完全连接，并通过权重和偏差进行计算。在MATLAB Deep Learning Toolbox中，我们可以使用fullyConnectedLayer函数创建全连接层，并设置其参数。

下面是一个创建全连接层的示例代码：

numClasses = 10;
fcLayer = fullyConnectedLayer(numClasses)