利用Matlab实现贝叶斯优化卷积神经网络进行数据回归预测
概述：
数据回归预测是一项重要的任务，可以通过建立卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来实现。然而，在模型参数调优方面存在着挑战。为了解决这个问题，我们可以采用贝叶斯优化方法，通过在给定的搜索空间内自动调整超参数来提高模型性能。本文将介绍如何利用Matlab进行贝叶斯优化卷积神经网络数据回归预测，并提供相应的源代码。
一、数据准备
在开始之前，我们需要准备一组适用于数据回归预测的数据集。这个数据集应包含输入特征和对应的目标数值。根据具体问题的需求，可以采用已有的开源数据集或者自己构建。确保数据集具有充分的样本量以及代表性。
二、卷积神经网络建模
在Matlab中，我们可以使用Neural Network Toolbox来建立卷积神经网络模型。该工具箱提供了一系列用于创建、训练和评估神经网络的函数。以下是一个简单的示例代码来建立卷积神经网络：
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1
