matlab中trainnetwork函数的源代码和完整注释

很抱歉，由于trainnetwork函数的源代码是Matlab闭源的，因此无法提供完整的源代码和注释。不过，我们可以提供一些trainnetwork函数的使用方法和参数说明，希望可以帮助到您。

trainnetwork函数是Matlab深度学习工具箱中的一个函数，用于训练神经网络。trainnetwork函数的基本语法如下：

[net,tr] = trainnetwork(inputs,targets,layers,options)

其中，inputs是输入数据，targets是目标数据，layers是网络结构，options是训练选项。trainnetwork函数会返回训练好的网络net和训练过程信息tr。

trainnetwork函数的参数说明如下：

- inputs：输入数据，可以是一个数组或一个由多个数组组成的单元数组。每个数组表示一个输入样本。
- targets：目标数据，与输入数据对应。可以是一个数组或一个由多个数组组成的单元数组。
- layers：网络结构，通常使用layer函数创建。例如，layers = [imageInputLayer([28 28 1]); fullyConnectedLayer(10); softmaxLayer(); classificationLayer()];
- options：训练选项，使用trainingOptions函数创建。例如，options = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',20,'InitialLearnRate',0.001);

除此之外，trainnetwork函数还有一些其他的可选参数，例如：MiniBatchSize、Shuffle、ValidationData、ValidationFrequency等。这些参数可以在options中设置。

总体来说，trainnetwork函数是Matlab深度学习工具箱中非常重要的一个函数，可以方便地训练各种类型的神经网络。如果您对trainnetwork函数的使用有任何疑问，请随时提出，我们会尽力回答。