net = trainNetwork(noise_img, img, layers, options);解释这行代码

这行代码使用了Matlab中的Deep Learning Toolbox函数trainNetwork，用于训练神经网络模型。

具体来说，该函数的输入参数如下：

- noise_img：输入的待处理图像数据，即带噪声的图像数据；
- img：期望输出的图像数据，即没有噪声的图像数据；
- layers：神经网络层的配置，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层等；
- options：训练选项，包括训练算法、学习率、最大训练轮数、优化器等。

函数trainNetwork会使用输入数据和神经网络配置来训练一个模型，并返回训练好的神经网络模型net。在训练过程中，神经网络会不断调整权重和偏置，以最小化输入图像与期望输出图像之间的误差。最终，训练好的模型可以用于去噪图像或其他相关的任务。

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错误使用 trainNetwork (line 165) The training images are of size 128x128x1 but the input layer expects images of size 1272x2160x3.怎么解决

这个错误提示表明输入层期望的图像大小与训练数据的大小不一致。因此，你需要调整输入图像的大小以匹配神经网络的输入层。

你可以使用Matlab中的imresize函数来缩放输入图像。例如，可以使用以下代码将输入图像缩放为神经网络期望的大小：

img_resized = imresize(img, [1272, 2160]);

其中，img是原始的输入图像数据，[1272, 2160]是神经网络期望的图像大小。通过缩放后，img_resized的大小将与神经网络的输入层期望的大小相匹配。

然后，你可以使用缩放后的图像数据进行训练，如下所示：

net = trainNetwork(noise_img_resized, img_resized, layers, options);

其中，noise_img_resized是缩放后的带噪声的图像数据，img_resized是缩放后的期望输出的图像数据，layers和options分别是神经网络层的配置和训练选项。