for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end

这段代码是一个用于训练模型的循环。其中，n_epoch 是训练的轮数，n_train 是训练样本的数量，X 是输入特征矩阵，labels 是样本的标签，n_class 是类别的数量，W 是权重矩阵。

代码首先通过 randperm(n_train) 生成一个随机排列的索引 perm，用于随机选择训练样本。

然后，在每一轮训练中，使用 for 循环遍历每个训练样本。

在每个训练样本的循环中，首先随机选择一个不同于当前样本标签的类别 picked_y。

然后，使用 argmaxOverMatrices 函数计算当前样本和随机类别的最大得分 max_score 和对应的权重矩阵索引 best_j。

接着，使用 argmaxOverMatrices 函数计算当前样本和真实类别的最大得分 best_score_yi 和对应的权重矩阵索引 best_j_yi。

如果 max_score + 1 大于 best_score_yi，则进行权重更新。如果 best_j 等于 best_j_yi，则只更新 W{best_j}；否则，更新 W{best_j} 和 W{best_j_yi}。

循环结束后，所有训练样本都会被用于更新权重矩阵。这样的训练过程被重复执行 n_epoch 轮。