1. 引言
   在本文中，我們將探討如何在MATLAB中使用訓練好的神經網絡。神經網絡是一種強大的機器學習技術，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、預測建模等領域。MATLAB提供了豐富的工具箱，使得神經網絡的實現和應用變得簡單易行。
2. MATLAB神經網絡概述
   MATLAB提供了多種神經網絡架構，如前饋神經網絡、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。這些網絡可以通過MATLAB的深度學習工具箱（Deep Learning Toolbox）實現。此外，MATLAB還提供了一些預訓練的網絡模型，可以直接用于特定的任務。
3. 加載訓練好的網絡
   在MATLAB中，可以使用load函數加載訓練好的網絡。例如，如果網絡保存在名為myNetwork.mat的文件中，可以使用以下命令加載：

load('myNetwork.mat');

這將加載網絡結構和權重。確保在加載網絡之前，已經安裝了相應的深度學習工具箱。

4. 準備輸入數據
   在使用訓練好的網絡進行推理之前，需要對輸入數據進行適當的預處理。這可能包括歸一化、數據增強、調整圖像大小等。MATLAB提供了許多內置函數和工具箱來幫助完成這些任務。
5. 網絡推理
   一旦輸入數據準備好，就可以使用predict函數進行網絡推理。例如，如果輸入數據存儲在變量inputData中，可以使用以下命令進行推理：

outputData = predict(myNetwork, inputData);

這將返回網絡的輸出，可以用于進一步的分析或決策。

6. 網絡性能評估
   評估網絡性能是理解其在實際應用中表現的關鍵。MATLAB提供了多種性能評估指標，如準確率、召回率、F1分數等。此外，還可以使用混淆矩陣來可視化分類結果。
7. 網絡優化
   在某些情況下，可能需要對訓練好的網絡進行進一步的優化，以提高其性能。這可能包括調整超參數、使用不同的激活函數、添加正則化等。MATLAB提供了許多工具和技術來實現這些優化。