本项目运用卷积神经网络对经典的MNIST手写数字数据集进行图像分类，提供详细的MATLAB代码实现和模型训练过程。适合初学者学习CNN在图像识别中的应用。
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理和计算机视觉任务中有广泛应用。本项目基于MATLAB 2019a版本实现了一个使用卷积神经网络进行MNIST数据集分类的实例，旨在帮助本科及硕士学生更好地理解和应用相关技术。
MNIST数据集是机器学习领域中一个经典的手写数字识别问题，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像，并且代表了从数字“0”到“9”的十个类别。
提供的文件列表如下：
1. `cnnsetup.m`：初始化CNN模型，包括设置网络结构（卷积层的数量、大小、步长等）、激活函数以及损失和优化算法。
2. `cnnbp.m`：后向传播函数，用于计算梯度并更新权重以最小化误差。这是训练过程中必不可少的部分。
3. `cnnff.m`：前向传播函数，将输入图像通过CNN模型生成输出的概率分布。
4. `cnnnumgradcheck.m`：数值梯度检查工具，验证反向传播算法的准确性。
5. `expand.m`：扩展或预处理数据的功能脚本。
6. `cnntrain.m`：训练过程中的主函数，结合前向和后向传播更新模型参数以达到最佳性能。
7. `test_example_CNN.m`：测试代码示例，用于评估CNN在MNIST测试集上的准确率等指标。
8. `cnnapplygrads.m`：根据计算出的梯度调整网络权重的函数。
9. `cnntest.m`：模型验证功能脚本，可能包括性能评估和混淆矩阵生成等功能。
10. `flipall.m`：数据增强工具之一，通过图像翻转增加训练集多样性。
使用这些MATLAB代码时，首先加载MNIST数据集，并调用`cnnsetup.m`配置网络结构。接着利用`cnntrain.m`进行模型的迭代学习和优化。最后通过执行测试脚本（如`test_example_CNN.m`）来评估模型在实际问题中的表现。
理解每个文件的功能以及整个训练流程对于掌握卷积神经网络的应用至关重要，同时也为深入研究提供了良好的实践机会。
5星
