matlab中的trainNetwork函数中对forwardLoss加入正则化项

在MATLAB的`trainNetwork`函数中，如果你想在训练神经网络模型时添加正则化项到前向传播损失(forwardLoss)，可以使用L2正则化或Dropout等技术。通常，这涉及到在原始损失函数中添加一个权重衰减项（Weight Decay），也称为权重惩罚（Regularization Penalty）。这个过程可以概括为以下步骤：

1. **定义网络结构**：首先，你需要创建一个深度学习网络结构，比如使用`deepNetworkLayer`函数定义各层。

2. **设置lossFunction**：在`trainNetwork`函数的`options`结构中，设置`lossFunction`参数。如果你想要包含正则化，可以选择`'crossentropyex'`或者其他支持正则化的损失函数。

3. **配置正则化**：在`options`中，通过`regularization`参数添加正则化。例如，对于L2正则化，可以设置`regularization`为`'l2'`，并且提供一个权重衰减系数（如`Lambda`）：

   options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
                             'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 
                             'MaxEpochs', maxEpochs, ...
                             'ValidationData', valData, ...
                             'Plots', 'training-progress', ...
                             'ExecutionEnvironment', 'auto', ...
                             'InitialLearnRate', learnRate, ...
                             'L2Regularization', 'on', ...
                             'Lambda', lmbda);

4. **训练网络**：最后，调用`trainNetwork(trainData, net, options)`，其中`net`是已经定义好的网络模型。