Matlab搭建EEGNet脑电分类神经网络

在GitHub上搜到的大都是TF或者Pytroch的，csdn也是，但是自己习惯用Matlab，而Matlab和pytorch的语法又不一样，在神经网络的搭建上面其实主要在维度上，这里直接给出复现的代码。

如图，论文中的输入是C x T的原始脑电，在Matlab的预处理中，变换为C x T x 1 x num，num是脑电信号的个数，然后从norm层开始，且忽略掉tranpose层（这里便是因为torch中的num是在第一维度的，而Matlab在最后一维），网络层的代码如下：

  %% 搭建网络
    layers = [ ...
        imageInputLayer(size(x,[1 2 3]))

        batchNormalizationLayer;
%         transposeLayer;
        dropoutLayer(0.25);

        convolution2dLayer([2 32],4)
        batchNormalizationLayer;
        maxPooling2dLayer([2 4]);
        dropoutLayer(0.25);

        convolution2dLayer([8 4],4)
        batchNormalizationLayer;
        maxPooling2dLayer([2 4]);
        dropoutLayer(0.25);

        fullyConnectedLayer(2)
        softmaxLayer
        classificationLayer];
analyzeNetwork(layers);