仍然报：错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM 'ValidationData' 的值无效。验证数据必须为具有输入数据和响应的表、数据存储或元胞数组。

你遇到的问题表明在MATLAB神经网络工具箱中，`nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM`函数期望的是一个包含验证数据集输入和响应值的结构化数据。通常这种数据格式要求验证集有两列，一列是输入数据（例如图像或数值向量），另一列是对应的标签或目标输出值。

具体来说，`ValidationData`应像这样定义：

% 将验证数据整合为一个矩阵或table，第一列是输入，第二列是目标
ValidationInput = XValid;          % 验证集的输入部分
ValidationTarget = YValid';         % 验证集的输出（转置，因为通常期望是一行对应一个输出）

% 如果你的数据已经是table形式
% ValidationData = table(ValidationInput, ValidationTarget, 'VariableNames', {'Input', 'Output'});

% 或者如果使用cell array
% ValidationData = {ValidationInput{:}, ValidationTarget};

% 然后更新选项：
options = trainingOptions('sgdm', ...
                        'ValidationData', ValidationData, ... 
                        ... 其他选项...
);

确保你按照上述格式修改了`ValidationData`，然后再尝试训练网络。如果你的验证数据不是这样的结构，你需要转换数据使其满足函数的预期格式。