错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM 'LossFunction' 不是求解器 'sgdm' 的选项。

错误使用`nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM`这个类通常发生在尝试配置卷积神经网络(CNN)训练时，特别是当你试图设置损失函数(LossFunction)，但选择了不适合 `sgdm` (Stochastic Gradient Descent with Momentum) 解算器的选项。`sgdm` 解算器通常需要的是像交叉熵(loss)、均方误差(mse)等特定的损失函数，而'LossFunction' 应该对应于`nnet.cnn.SolverDef`中的可用选项，如`"crossentropy"` 或 `"mse"`。

正确的做法应该是确保你的`TrainingOptionsSGDM`中的`loss` 属性设置了适当的损失函数，例如：

TrainingOptionsSGDM options = new TrainingOptionsSGDM {
    LearningRate = 0.01,
    BatchSize = 32,
    NumIterations = 1000,
    LossFunction = "crossentropy", // 或者 "mse"
    SolverMode = SolverMode.GPU
};

如果你不确定应该选择哪种损失函数，可以查阅相关的文档或者参考模型的具体需求。同时，确认你正在使用的深度学习库是否支持这种组合。

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错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsADAM 'LossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项。

`nnet.cnn.TrainingOptionsADAM` 是深度学习库（可能是 Caffe 或 Torch 的一个变体，如 CNTK 或 Dlib 中的 `nnet` 模块）中的一个训练配置结构，用于设置 Adam (Adaptive Moment Estimation) 迭代器相关的参数。Adam 是一种常用的优化算法，广泛应用于神经网络训练。

然而，当你提到 "LossFunction" 不是 'adam' 的选项，这可能意味着在设置 TrainingOptions 时，你需要指定损失函数（LossFunction），而这个特定版本的 'adam' 解析器可能只支持一些预定义的损失函数，比如均方误差、交叉熵等，并不直接接受名为 'LossFunction' 的自定义参数。

正确的用法应该是先选择一个内置的损失函数，例如：

TrainingOptions options;
options.iterations = 100; // 设置迭代次数
options.learningRate = 0.001; // 设置初始学习率
options.lossFunction = LossFunction::MeanSquaredError; // 使用均方误差作为损失

// 如果需要使用 Adam，则通常会在 solver 中指明
SolverParameters solverParams;
solverParams.type = SolverType::Adam; // 设置为 Adam 解析器
options.solver = solverParams;

// 然后实例化并训练模型
Net net;
net.train(options);

如果你尝试传递一个非内置的 LossFunction，你可能会遇到错误提示。要解决这个问题，检查文档以确认可用的损失函数列表，并确保选择了一个合适并且 'adam' 解析器可以处理的损失函数。

错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsADAM 'CustomLossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项

`nnet.cnn.TrainingOptionsADAM` 是 MATLAB 中用于深度学习卷积神经网络（CNN）的训练工具箱 `Neural Network Toolbox` 中的一个结构体，主要用于配置使用 ADAM（Adaptive Moment Estimation）优化算法进行网络训练的选项。然而，`CustomLossFunction` 属性确实是 `TrainingOptions` 结构体的一部分，但它并不是直接与特定求解器如 ADAM 关联的。

错误地将 `CustomLossFunction` 设为 `'adam'` 或者将其放在 `TrainingOptionsADAM` 结构中，是因为这两个属性应该分开理解。`CustomLossFunction` 是指用户自定义的损失函数，而 `'adam'` 是指优化器类型，即选择如何更新网络权重。

正确的做法是这样的：

1. 定义你的自定义损失函数，比如 `my_custom_loss Function`
2. 使用 `TrainingOptions` 结构，设置优化器为 `'adam'`：

   options = trainingOptions('adam', ...
                             'InitialLearnRate', learn_rate, ...
                             'MaxEpochs', num_epochs);

3. 将自定义损失函数作为单独的参数添加到 `options`：

   options.CustomLossFunction = @my_custom_loss;

所以，你应该这样使用：

options = trainingOptions('adam'); % 不指定特定的 CustomLossFunction
options.LossFunction = 'custom'; % 表明我们要使用自定义的损失函数

然后，在调用 `trainNetwork` 函数时，带上你的 `options` 结构。