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首先，介绍一下NiN（Network In Network）模型。NiN模型是由加州大学伯克利分校的Lin、Chen、Yan等人在2013年提出的一种深度卷积神经网络模型，其特点是在传统的卷积神经网络中加入了多个小的全连接网络，用于对特征进行非线性变换，以提高模型的表达能力和分类精度。NiN模型使用了一些基本的深度学习技巧，如ReLU激活函数、Dropout正则化、全局平均池化等，以及一些创新的模块，如多层感知器（MLP）层、1x1卷积层等。

接下来，介绍一下如何利用NiN实现图像分类。这里我们使用MATLAB进行实现。

首先，导入训练数据和标签数据。

```matlab
load('cifar-10-batches-mat\data_batch_1.mat');
X_train = data;
Y_train = labels;
```

然后，构建NiN模型。这里我们使用的是在ImageNet上预训练的NiN模型。

```matlab
net = load('imagenet-nin.mat');
```

对于每个输入图像，我们需要对其进行预处理，包括归一化和数据类型转换。

```matlab
X_train = double(X_train)/255;
X_train = bsxfun(@minus, X_train, mean(X_train, 4));
X_train = permute(X_train, [4,3,2,1]);
```

接下来，使用训练数据来训练NiN模型。

```matlab
opts.batchSize = 100;
opts.numEpochs = 100;
opts.learningRate = 0.001;
opts.weightDecay = 0.0005;
opts.momentum = 0.9;
opts.dropout = 0.5;
opts.plot = true;

net = nntrain(net, X_train, Y_train, opts);
```

最后，使用训练好的NiN模型对测试数据进行预测。

```matlab
load('cifar-10-batches-mat\test_batch.mat');
X_test = double(data)/255;
X_test = bsxfun(@minus, X_test, mean(X_test, 4));
X_test = permute(X_test, [4,3,2,1]);

Y_test = labels;
pred = nnpredict(net, X_test);
acc = sum(pred == Y_test)/length(Y_test);
fprintf('Test accuracy: %f\n', acc);
```

以上就是利用NiN实现图像分类的MATLAB代码，其中涉及到的函数可以参考MATLAB官方文档进行学习。