网络并使用Adam训练函数的大致流程，具体代码可以参考Matlab的帮助文档和相关教程。

在网络训练过程中，尤其是使用Adam优化算法，大致步骤如下：

1. **数据预处理**：首先加载或生成你的数据集，并对其进行必要的预处理，如归一化、分批等。

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

% 数据预处理
inputs = normalize(inputs);

2. **初始化模型**：创建一个包含Adam优化器的神经网络模型。在Matlab中，你可以使用`trainNetwork`函数，它支持自定义层和激活函数。

layers = [
    imageInputLayer([inputSize inputSize numChannels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    % ... 其他层...
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'InitialLearnRate', learnRate, ...
    'Verbose', false);
net = trainNetwork(inputs, targets, layers, options);

3. **训练模型**：使用预处理后的数据和配置好的训练选项开始训练网络。

[net, trnLoss] = trainNetwork(inputs, targets, net, options);

4. **评估与验证**：训练完成后，你可以通过测试数据集评估模型性能。

testInputs = ...; % 测试数据
predictedLabels = classify(net, testInputs);
accuracy = sum(predictedLabels == testTargets) / numel(testTargets);

5. **保存模型**：如果满意模型的表现，可以将其保存以便后续使用。

save('trained_net.mat', 'net');