U-Net回归网络在Matlab中的实现与Loss函数曲线绘制

在Matlab中搭建U-Net回归网络，首先需要定义网络结构。U-Net由编码器和解码器两部分组成，编码器负责提取特征，解码器负责恢复图像。以下是U-Net回归网络的Matlab代码示例：

% 定义网络结构
inputSize = [1 256 256 1]; % 输入大小为1x256x256的单通道图像
numChannels = 1; % 通道数为1
numClasses = 1; % 类别数为1
numLevels = 4; % 层级数为4
numBlocks = 3; % 块数为3
encoderFilters = [64 128 256 512]; % 编码器卷积层的滤波器数量
decoderFilters = [512 256 128 64]; % 解码器卷积层的滤波器数量
skipConnections = [1 2 3]; % 跳级连接层数
% 定义U-Net回归网络
unet = uNet(inputSize, numChannels, numClasses, numLevels, numBlocks, encoderFilters, decoderFilters, skipConnections);

接下来，我们需要准备训练数据和测试数据。假设我们有一组训练图像和对应的标签，可以用于训练网络。同时，我们还需要一组测试图像和对应的标签，用于评估网络的性能。

% 准备训练数据和测试数据
trainImages = imread('train_images.png'); % 读取训练图像
trainLabels = imread('train_labels.png'); % 读取训练标签
testImages = imread('test_images.png'); % 读取测试图像
testLabels = imread('test_labels.png'); % 读取测试标签

接下来，我们使用定义的U-Net回归网络对训练数据进行训练。在训练过程中，我们可以使用Matlab的fit函数来拟合数据，并通过调整超参数、优化器和迭代次数来提高网络的性能。

% 使用定义的U-Net回归网络对训练数据进行训练
net = fit(trainImages, trainLabels, 'unet');

在训练完成后，我们可以使用测试数据对网络进行评估，并计算网络的性能指标。以下是一个简单的性能指标计算示例：

% 使用测试数据评估网络性能并计算性能指标
predictedLabels = net(testImages);
performance = perform(net, testLabels, predictedLabels);
mse = performance.RMSE; % 均方误差（RMSE）

最后，我们可以使用Matlab的plot函数来绘制loss函数曲线图，以便更好地了解训练过程。以下是一个简单的loss函数曲线图绘制示例：

% 绘制loss函数曲线图
plot(net.trainingLoss);
xlabel('Epoch');
ylabel('Loss');
title('U-Net Regression Training Loss');