入力、出力がともにベ​クトルの２入力、２出​力の深層学習を行う方​法について

clear
%すべて同じ行数の縦ベクトルが入ったCSVファイル
input1ds=signalDatastore("input1.csv")
input2ds=signalDatastore("input2.csv")
output1ds=signalDatastore("output1.csv")
output2ds=signalDatastore("output2.csv")
%データストアを結合
ds=combine(input1ds,input2ds,output1ds,output2ds)


net=dlnetwork

% ニューラルネットワークの定義
layers1 = [
    featureInputLayer(1)
    fullyConnectedLayer(10) % 10ユニットの全結合層
    tanhLayer
    fullyConnectedLayer(10) % 10ユニットの全結合層
    tanhLayer
    fullyConnectedLayer(1) % 1ユニットの全結合層
];
layers2 = [
    featureInputLayer(1)
    fullyConnectedLayer(10) % 10ユニットの全結合層
    tanhLayer
    fullyConnectedLayer(10) % 10ユニットの全結合層
    tanhLayer
    fullyConnectedLayer(1) % 1ユニットの全結合層
];

net=addLayers(net,layers1)
net=addLayers(net,layers2)
net.plot

% オプションの設定
options = trainingOptions('sgdm', ... % 最適化アルゴリズム
    'MaxEpochs', 500, ... % 最大エポック数
    'MiniBatchSize', 2^3, ... % ミニバッチサイズ
    'Verbose', true...  % 進行状況の表示
    );

% ニューラルネットワークのトレーニング
customLossFunction = @(Y, T) customloss(Y, T);
net = trainnet(ds,net,customLossFunction,options) % x,tは縦ベクトル

２入力２出力のネットワークに対応させるために、入出力の訓練データを４列のシャッフル可能なデータストアで用意できましたが、

次を使用中のエラー: trainnet (行 46)

Error forming mini-batch for network input "input". Data interpreted with format "BC". To specify a different format, use the InputDataFormats option.

エラー: parallel_learn_test (行 51)

net = trainnet(ds,net,customLossFunction,options) % x,tは縦ベクトル

原因:

データストアのバッチ次元は、形式のバッチ次元 (1) と一致しなければなりません。

というようにミニバッチ次元があっていない旨のエラーが出ます。ミニバッチ次元を指定する方法を教えていただけませんか。