matlab使用deep network designer搭建网络进行图像增强，将搭建好的网络（没有在deep network designer导入数据进行训练）导出到工作区后训练网络，在自定义损失函数时，怎么表示每张原始低照度图像、增强后图像、参考正常图像及它们的参数？

在自定义损失函数中，你可以使用 MATLAB 的符号表达式工具箱来定义符号变量，以表示每张原始低照度图像、增强后图像、参考正常图像及它们的参数。具体步骤如下：

1. 定义符号变量

使用 sym 函数定义符号变量。例如，你可以定义三张输入图像 I1、I2、I3 和它们的参数 p1、p2、p3，代码如下：

I1 = sym('I1', [h, w]);
I2 = sym('I2', [h, w]);
I3 = sym('I3', [h, w]);
p1 = sym('p1', [1, m]);
p2 = sym('p2', [1, m]);
p3 = sym('p3', [1, m]);

其中，h 和 w 分别是图像的高度和宽度，m 是参数的数量。

2. 定义损失函数

使用上述符号变量来定义损失函数。例如，你可以定义 MSE 损失函数，代码如下：

loss = sum(sum((I1 - I3).^2)) + sum(sum((I2 - I3).^2)) + alpha * (sum(p1.^2) + sum(p2.^2) + sum(p3.^2));

其中，alpha 是正则化参数。

3. 计算损失

将符号变量替换为实际值，并计算损失。例如，你可以使用 subs 函数将符号变量替换为实际值，然后使用 double 函数计算损失，代码如下：

I1_val = imread('I1.jpg');
I2_val = imread('I2.jpg');
I3_val = imread('I3.jpg');
p1_val = [1, 2, 3];
p2_val = [4, 5, 6];
p3_val = [7, 8, 9];
alpha_val = 0.1;

loss_val = subs(loss, {I1, I2, I3, p1, p2, p3, alpha}, {I1_val, I2_val, I3_val, p1_val, p2_val, p3_val, alpha_val});
loss_val = double(loss_val);