matlab使用deep network designer搭建网络进行图像增强，将搭建好的网络（没有在deep network designer导入数据进行训练）导出到工作区后，编写一个程序，导入低光照图像和正常图像数据（分别在一个文件夹中），训练网络，并计算自定义的损失函数

以下是一个可能的 Matlab 程序，用于导入低光照图像和正常图像数据，训练网络并计算自定义的损失函数：

% 导入低光照图像和正常图像数据
lowLightDir = 'path/to/lowLight/images';
normalDir = 'path/to/normal/images';

lowLightDatastore = imageDatastore(lowLightDir);
normalDatastore = imageDatastore(normalDir);

% 创建一个图像增强网络
net = importONNXNetwork('path/to/network.onnx');

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'ExecutionEnvironment', 'gpu');

% 自定义损失函数
lossFcn = @(output, target) sum(abs(output - target));

% 训练网络
[net, info] = trainNetwork(lowLightDatastore, net, options, ...
    'ValidationData', normalDatastore, ...
    'LossFunction', lossFcn);

% 计算自定义损失函数的值
data = read(normalDatastore);
inputs = data{1};
targets = data{2};
outputs = predict(net, inputs);
loss = lossFcn(outputs, targets);

disp(['Custom loss: ', num2str(loss)]);

注意：上面的代码仅供参考，需要根据实际情况进行修改。例如，需要根据网络的输入和输出大小调整数据和损失函数的维度。另外，需要确保使用的 ONNX 模型与 Deep Network Designer 中搭建的网络一致。