options = trainingOptions('adam',... % sgdm 'MiniBatchSize',60, ...%40 50 'MaxEpochs',100,... %60 'Verbose',true, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'InitialLearnRate',0.01,... %1e-2 0.05 0.01 'L2Regularization', 0.002, ... % 0.01 0.02 'Plots','training-progress'... );

根据您提供的代码片段，这是一个用于配置训练选项的示例。

首先，您选择了优化器为Adam（也提到了SGDM）。Adam是一种常用的优化算法，用于在深度学习中更新模型的权重。SGDM指的是随机梯度下降法的动量版本。

接下来，您设置了MiniBatchSize为60。Mini-batch是指在训练过程中一次处理的样本数。这里设置为60意味着每次迭代时会处理60个样本。

然后，您将MaxEpochs设置为100。MaxEpochs表示训练过程中的最大迭代次数。

Verbose设置为true，表示训练过程中会显示详细的输出信息。

Shuffle参数设置为'every-epoch'，表示每个epoch都会对数据进行洗牌，以增加训练的随机性。

InitialLearnRate设置为0.01，表示初始学习率为0.01。学习率控制了模型在每次迭代中对参数进行更新的步长。

L2Regularization参数设置为0.002，表示L2正则化的系数。L2正则化用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

最后，Plots参数设置为'training-progress'，表示训练过程中会显示训练进度的图表。

请注意，这些参数值是根据您的注释提供的替代选项。具体的参数值应根据您的数据和模型进行调整和优化。

如果您有任何其他问题，请随时提问！

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% 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 if comparisonMode == 2 myLr = [0.1 0.05 0.001 0.0005]; for k = myLr if doTraining % 训练参数 adam rmsprop options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', k, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model_lr_' num2str(k) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end end end给我详细解释，要一句一句的解释这段代码

这段代码主要是用于训练一个基于YOLO v2的目标检测器。首先，通过指定特征提取层和其他参数，创建了一个YOLO v2对象检测网络。然后，根据比较模式的不同（comparisonMode），选择不同的学习率（myLr）进行训练。如果选择了训练（doTraining），则设置了训练参数（options），包括使用SGDM优化器、每次训练使用50个样本、初始学习率、最大训练轮数等。接着，调用trainYOLOv2ObjectDetector函数，开始训练检测器，并将训练得到的检测器和相关信息保存。如果选择了不训练，则导入已训练好的模型。最后，将每个学习率对应的模型保存在不同的文件中。

这段代码有错误，我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据，线性？ p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小，128是个数 %对于一维数据，卷积核第二个参数为1就行了，这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层，用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法：sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

这段代码有一些错误，下面是修改后的代码：

% 清空环境变量
clear all
clc

% 导入数据
data = csvread("results.csv");
train_ratio = 0.8;
[m,n] = size(data);

% 产生训练集和测试集
temp = randperm(size(data,1));
P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';
T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)';
P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)';
T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)';
N = size(P_test,2);

% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);

% CNN架构
layers = [
    imageInputLayer([58 1])
    convolution2dLayer(4,16,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(4,16,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(20)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(4)
    softmaxLayer
    regressionLayer
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',true,...
    'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...
    'Plots','training-progress',...
    'ValidationData',{p_test, T_test});

% 训练模型
net = trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);

在这段代码中，主要修正了以下几点：

1. 清空环境变量的代码没有问题，无需更改。
2. `mapminmax`函数的使用格式是正确的。
3. 在训练模型时，输入数据应该是归一化后的`p_train`和`t_train`，而不是转置后的`p_train'`和`t_train'`。

请注意，这只是对你提供的代码进行了一些修正，并没有对整个代码逻辑进行全面的验证。如果你仍然遇到错误，请提供具体的错误提示信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。