错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM 'ValidationData' 的值无效。验证数据必须为具有输入数据和响应的表、数据存储或元胞数组。

错误提示 "ValidationData" 的值无效，当在 MATLAB 中使用 `nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM` 创建卷积神经网络 (CNN) 训练选项时，表明你在设置 `ValidationData` 参数时遇到了问题。这个参数应指定用于模型验证的数据集，包括输入（如图像）和相应的标签。

以下是正确使用 `ValidationData` 的示例：

% 假设你已经有了验证数据集，其中 X_val 是输入数据，Y_val 是对应的标签
inputSize = [height width channels]; % 输入图片尺寸，比如 height=28, width=28, channels=1 或者 3
numClasses = numel(unique(Y_val)); % 类别数量

% 将数据转换为适合 `TrainingOptionsSGDM` 的结构
validationData = table(X_val, Y_val, 'VariableTypes', {'double', 'single'}, 'RowNames', '');

% 创建训练选项
options = nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM('MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 设置 mini-batch 大小
                                         'MaxEpochs', numEpochs, ...     % 设置最大迭代次数
                                         'ValidationData', validationData, ... % 使用验证数据
                                         'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图

如果你的 `ValidationData` 没有按照上述结构提供，或者数据类型不符合要求，就会收到错误信息。检查一下你的验证数据是否满足表格、数据存储或元胞数组的形式，并确保每一列都匹配了预期的数据类型。另外，确保 `ValidationData` 的输入大小与网络的输入层结构一致。