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MATLAB神经网络训练结果各参数解释

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

 

最上面的图形显示的是神经网络的结构图,可知有一个隐层一个输出层

第二部分显示的是训练算法,这里为学习率自适应的梯度下降BP算法;误差指标为MSE

第三部分显示训练进度:

Epoch:训练次数;在其右边显示的是最大的训练次数,可以设定,上面例子中设为300;而进度条中显示的是实际训练的次数,上面例子中实际训练次数为146次。

Time:训练时间,也就是本次训练中,使用的时间

Performance:性能指;本例子中为均方误差(mse)的最大值。精度条中显示的是当前的均方误差;进度条右边显示的是设定的均方误差(如果当前的均方误差小于设定值,则停止训练),这个指标可以用用.trainParam.goal参数设定。

Gradiengt:梯度;进度条中显示的当前的梯度值,其右边显示的是设定的梯度值。如果当前的梯度值达到了设定值,则停止训练。

validation check为泛化能力检查(若连续6次训练误差不降反升,则强行结束训练)

第四部分为作图。分别点击三个按钮能看到误差变化曲线,分别用于绘制当前神经网络的性能图,训练状态和回归分析。


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