是这样的，我想要用持续更新的数据去训练网络，所以随着主算法数据的迭代，每一次循环训练一次网络，这就涉及到训练完之后模型的保存，以及下一次模型的调用微调

在使用不断更新的数据集进行在线学习或增量学习时，确实需要定期更新模型并保存以便后续使用。以下是一个基本的步骤说明：

1. **数据处理**：首先，你需要确保数据流（例如从数据库、API或其他源）能连续不断地流入你的系统。你可以使用`datastores`或`webread`等工具在Matlab中读取数据。

2. **网络模型**：定义好你的神经网络结构，这可以通过`deepNetwork`、`feedforwardnet`或自定义层实现。如果数据变化频繁，可能需要考虑使用迁移学习或预训练模型作为初始权重。

3. **训练过程**：每次新数据到达时，你可以加载之前训练好的模型。使用`trainNetwork`或`updateLayerGradients`函数对新数据进行小批量训练，而不是从头开始。这通常比重新训练整个模型更高效。

% 加载之前的模型
load('pretrainedModel.mat');

% 读取新的数据批次
newData = readDataFromSource(); % 自定义函数

% 小批量训练
[loss, model] = trainNetwork(model, newData, 'MiniBatchSize', batchSize);

4. **保存模型**：每次训练后，为了保持模型的状态，使用`save`函数保存模型参数。

   save('currentModel.mat', 'model');

5. **模型微调**：在新的模型版本上进行微调意味着只调整那些在新数据上表现不佳的层的权重。你可以在某些层设置为可训练（`layers.Trainable`, `true`），然后重新训练这些部分。

6. **监控性能**：使用交叉验证或者其他评估指标检查模型在新数据上的性能，确保微调有效。

7. **循环更新**：重复上述步骤，直到达到预期的学习效果或者没有更多的新数据可用。