求助：神经网络工具箱中'adam'/'rmsprop'求解器提示无效名称

我来帮你拆解这个问题——你遇到的invalid solver name错误，核心原因大概率和你的MATLAB版本、工具箱组件，或者训练函数的选择有关，咱们一步步解决：

1. 先搞清楚：你用的是哪套训练函数？ #

如果你是用旧版的train函数（比如针对传统前馈神经网络的经典训练方法），那它确实只支持sgdm这类传统求解器，adam和rmsprop是MATLAB后来为深度学习场景推出的优化器，只适配**trainNetwork函数**（用于训练CNN、LSTM这类深度学习网络）。

你可以快速验证：在命令行输入trainingOptions（不带参数），如果能看到adam、rmsprop的选项，说明你的环境支持这些求解器，只是你用错了训练函数；如果看不到，那就是版本或工具箱的问题。

2. 版本与工具箱兼容性检查 #

• MATLAB版本要求：adam和rmsprop是在R2016b版本才引入到深度学习工具箱的，如果你的MATLAB版本早于这个版本，自然用不了这些求解器。可以用version命令查看当前版本。
• 工具箱组件确认：这些高级优化器属于Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱），而不是基础的Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）。你可以输入ver命令，查看已激活的工具箱列表，确认是否包含Deep Learning Toolbox，以及它的版本。

3. 针对性解决方案 #

如果你需要用adam/rmsprop： #

• 升级MATLAB到R2016b及以后的版本，确保激活了Deep Learning Toolbox；
• 改用trainNetwork函数来训练你的模型，搭配trainingOptions('adam')（或'rmsprop'）的格式调用，比如：

  opts = trainingOptions('adam', ...
      'MaxEpochs', 50, ...
      'InitialLearnRate', 0.001);
  trainedNet = trainNetwork(trainingData, layers, opts);
  

如果你只能用现有版本/工具箱： #

• 继续使用sgdm求解器，或者手动实现adam/rmsprop的优化逻辑（针对传统神经网络的话，需要自定义训练循环）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eLg