如何在matlab中trainNetwork网络forwardLoss函数中加入正则化损失

在MATLAB的`trainNetwork`函数中添加正则化损失通常是通过设置`options`结构体中的`Regularization`参数来实现的。`trainNetwork`是一个用于训练深度学习神经网络的高级函数，它支持多种类型的正则化，如L1、L2权重衰减。

下面是一个简单的步骤：

1. 创建`options`结构体，其中包含正则化的设置：

% 初始化选项结构体
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
                          'InitialLearnRate', 0.001, ... % 初始学习率
                          'MiniBatchSize', 64, ... % 批次大小
                          'MaxEpochs', 100, ... % 最大迭代次数
                          'ValidationData', yourValidationData, ... % 验证数据
                          'Plots', 'training-progress', ... % 显示训练进度图
                          'Regularization', 'l2'); % 使用L2正则化

在这里，`'l2'`代表L2正则化，如果需要L1正则化，可以改为`'l1'`。

2. 调用`trainNetwork`时传入这个`options`结构体：

net = trainNetwork(trainingFeatures, trainingLabels, layers, options);

在这个例子中，`trainingFeatures`是输入特征矩阵，`trainingLabels`是对应的目标标签，`layers`是网络的层结构定义。

注意，具体的网络训练过程可能会根据你的任务需求和所使用的特定网络结构有所不同。如果你想要自定义正则化项，还可以在`options.RegularizationScalingFactor`中指定系数。