'LossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项。

这个错误信息表明，在`nnet.cnn.TrainingOptionsADAM`中，`LossFunction` 参数无法接受名为 'adam' 的求解器。实际上，'adam' 是一个优化器，而不是一个损失函数。在MATLAB的`trainNetwork`函数中，你需要指定一个能够与'adam'优化器协同工作的损失函数名，而不仅仅是优化器本身。

例如，如果你的自定义损失函数名为`custom_loss`，你应该像这样设置`options`:

options = trainingOptions('adam', ... % 使用adam优化器
    'LossFunction', 'custom_loss', ... % 使用自定义的 Loss 函数名
    'MiniBatchSize', mini_batch_size,
    'Regularization', 'L2', 'WeightDecayFactor', lambda,
    'MaxEpochs', max_epochs,
    'Verbose', false,
    'Plots', 'training-progress'
);

这里的关键在于，你需要确保`custom_loss`已经定义好，并且能够在训练过程中正确计算损失值。如果你的`physical_loss`功能也需要纳入到`custom_loss`之中，那么在实现`custom_loss`的时候，需要把两者结合起来并确保其兼容adam优化器的更新规则。

相关问题

'LossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项

对不起，您提到的`'LossFunction'`确实不是`trainingOptions`函数中`adam`求解器直接提供的选项。`adam`是一个优化器，负责调整网络权重以最小化损失函数，但它本身并不包含一个内置的损失函数选择部分。在Matlab的`trainingOptions`中，`LossFunction`应该指定的是一个标量化的评价函数，比如`'mean-squared-error'`（均方误差）或`'cross-entropy'`（交叉熵）等。

如果你想在使用`adam`优化器的同时，仍然定制自己的损失函数，你应该在训练过程中提供一个外部函数处理损失计算，而不是在`trainingOptions`中设置。例如：

% 假设你有一个名为 customLoss 的自定义损失函数
lossPerSample = @(net,input,output) customLoss(output, net(input)); % 输入是网络前向传播的结果，output是目标值

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',100, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'ValidationData',{Xval,Yval}, ...
    'ValidationFrequency',30);

% 网络训练
[net, trnLoss] = train(net, X, Y, lossPerSample, options);

在这里，`customLoss`会在每次反向传播迭代中被`train`函数调用，计算每个样本的损失。

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。