matlab采用深度神经网络训练，在均方误差的基础上增加正则化、残差、物理损失项的代码

Matlab使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）进行神经网络训练时，可以结合各种技术优化模型性能。以下是基于深度神经网络（DNN）添加正则化、残差连接和物理损失项的基本步骤，假设我们有一个简单的前馈网络结构：

% 加载数据
data = load('your_data.mat');
inputs = data.inputs;
targets = data.targets;

% 定义网络架构
layers = [
    imageInputLayer([height width channels]) % 根据图像尺寸替换
    convolution2dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 正则化
    reluLayer % 激活函数
    % 可能包含更多层如池化、全连接等
    fullyConnectedLayer(num_classes) % 输出层，num_classes为类别数
    softmaxLayer % 对于分类任务
    classificationLayer % 或者回归Layer如果做回归任务
];

% 如果有残差块，可以添加residualBlock函数
if use_residual_blocks
    layers = insertNode(layers, 'before', 'fullyConnectedLayer', residualBlock);
end

% 添加物理损失项（假设名为physical_loss）
custom_loss = @(y,y_pred) mse(y, y_pred) + alpha * physical_loss(y, y_pred); % alpha为权重系数
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'LossFunction', custom_loss, ... % 自定义损失函数
    'MiniBatchSize', mini_batch_size, ... % 批量大小
    'Regularization', 'L2', 'Lambda', lambda, ... % L2正则化
    'MaxEpochs', max_epochs, ... % 最大迭代次数
    'Verbose', false, ... % 静默模式
    'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度

% 训练模型
net = trainNetwork(inputs, targets, layers, options);

请注意，你需要自定义`physical_loss`函数，并提供合适的输入和输出格式。`alpha`调整正则化项的重要性，`filter_size`、`num_filters`等是卷积层参数，`height`, `width`, `channels`是输入数据的维度。