options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0);

您好，这是一个MATLAB中用于定义训练选项的代码。其中，使用了Adam优化算法作为解算器，设置了最大迭代次数为maxEpochs，最小批次为miniBatchSize，初始学习率为0.01。同时，梯度阈值设置为正无穷大，即不对梯度进行截断。打乱顺序设置为每个迭代周期都打乱数据顺序，这有助于提高训练的泛化能力。最后，将训练过程的可视化设置为每个迭代周期都画出训练进度图，并且关闭了详细信息输出。