错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsADAM 'LossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项。

`nnet.cnn.TrainingOptionsADAM` 是深度学习库（可能是 Caffe 或 Torch 的一个变体，如 CNTK 或 Dlib 中的 `nnet` 模块）中的一个训练配置结构，用于设置 Adam (Adaptive Moment Estimation) 迭代器相关的参数。Adam 是一种常用的优化算法，广泛应用于神经网络训练。

然而，当你提到 "LossFunction" 不是 'adam' 的选项，这可能意味着在设置 TrainingOptions 时，你需要指定损失函数（LossFunction），而这个特定版本的 'adam' 解析器可能只支持一些预定义的损失函数，比如均方误差、交叉熵等，并不直接接受名为 'LossFunction' 的自定义参数。

正确的用法应该是先选择一个内置的损失函数，例如：

TrainingOptions options;
options.iterations = 100; // 设置迭代次数
options.learningRate = 0.001; // 设置初始学习率
options.lossFunction = LossFunction::MeanSquaredError; // 使用均方误差作为损失

// 如果需要使用 Adam，则通常会在 solver 中指明
SolverParameters solverParams;
solverParams.type = SolverType::Adam; // 设置为 Adam 解析器
options.solver = solverParams;

// 然后实例化并训练模型
Net net;
net.train(options);

如果你尝试传递一个非内置的 LossFunction，你可能会遇到错误提示。要解决这个问题，检查文档以确认可用的损失函数列表，并确保选择了一个合适并且 'adam' 解析器可以处理的损失函数。