1樓：休閒居大偉
你的圖不大對吧？應該有三條曲線顯示才對，分別代表訓練，驗證，測試誤差，你現在只有訓練誤差的。performance is 0.
00306表示你的訓練誤差達到了0.00306，goal is 0.01表示你設定的目標誤差是0.01.
matlab中神經網路訓練結束後出現nntraintool面板，如何記錄此時nntraintool上的performance值和epoch值？
2樓：夜風中的人
存在於變數裡面，可以找到對應的值。
bp神經網路訓練生成的**解釋，急求。
3樓：匿名使用者
可是誤差梯度bai為什麼總是反反du複復不能快速下zhi降呢？
dao比如誤差梯度本來已經專下降到1.0e-5了，屬然後又很快退回到0.001，總是這麼反覆，然後就達到設定的最大迭代次數了，這說明什麼呢？
是模型設計的問題還是資料出問題呢？這是不是收斂失敗？非常感謝。
4樓：匿名使用者
這個要看你的目的 比如 非常精密的要求下 那就設定的很小 你說的情況可能都有問題 要分析！！
5樓：匿名使用者
非常感謝，呵呵。那麼1.17e-14就是mse均方誤差嗎？那麼gradient=9.0069e-11怎麼解釋呢，是誤差下降梯度？
6樓：蕢吉枚睿德
那這張抄呢，到了最大迭代次
bai數了，可是還是收斂不du到指定的精度。出現的情zhi
況就是像圖上一dao樣，均方誤差達到0.00128左右的時候就無法繼續下去了，誤差梯度總是反覆，先下降，一會又縮回去了。即使我把迭代次數設定到10000次均方誤差也就穩定在0.
00128左右了，主要是誤差梯度總是不停的反覆，這是為什麼呢？是收斂失敗嗎？
matlab訓練神經網路，performance圖中的best曲線意思是什麼？表示達到最小精度了麼？
7樓：匿名使用者
你的精度是自己設定的，是那個水平的直線，我這裡的神經網路沒有best曲線啊！就是個goal和training兩條的
8樓：遇女d心驚
是訓練過程中的誤差曲線，表示經過x次訓練，感知器輸出達到目標值，也就是感知器的輸出已經和目標向量一致了
9樓：漫雪
goal和best是同一條線，我是這樣理解的。使用的線型是一樣的
執行matlab bp神經網路後，得到了誤差曲線(mse)，圖例裡有四個量，其中，validation代表啥意思啊？
10樓：墨汁諾
代表檢驗這個網路的訓練結果。
mse表示均方差，當然越小越好。但是這與你訓練樣本的多少，訓練次數都有很大關係。
這個其實沒有統一的標準，任何人都知道0偏差當然是最好。但是根絕神經網路本身致命的缺陷，由於它是迭代收斂逼近解析式，所以不可能達到0誤差。
這隻有根據使用者的工程技術要求來加以判斷，這個誤差指標肯定應該在小於工程誤差範圍內啊。但是對於科研研究，也只能具體情況具體分析。定量一說沒有具體絕對一說的。
11樓：匿名使用者
是校驗的意思吧！在訓練樣本中一部分用來進行訓練，一部分用來校驗！然後用別的樣本來進行測試test！
12樓：湖東元夏
代表檢驗你這個網路的訓練結果
13樓：我倆一起加油
和樓主遇到了同樣的問題，這四條線都應該如何解釋？
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