matlab 神经网络工具箱 nntraintool 详解
概览
Neural Network
该部分展示了神经网络的结构,从结构图中可以看出该网络有三个隐含层,神经元个数分别为9个、8个、7个
Algorithms
该部分展示了该网络所使用的训练算法,可以看出
Data Division:该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test set
Training:该网络采用Levenberg–Marquardt算法进行训练
Performance:该网络采用均方误差算法计算误差
Calculations:该网络保存为mex格式
Progress
Epoch:该网络允许的迭代次数最大为1000,实际迭代5次
Time:该网络训练时长为3秒
Performance:该网络的最大误差为0.475,目标误差为0.001,实际误差为0.000520,可在Plots中的Performance中详细查看
Gradient:该网络的最大梯度为1.91,阈值梯度为1e−71e^{-7}1e−7,实际梯度为0.033。可在Plots中的Training State中详细查看
Mu:该网络所使用Levenberg–Marquardt算法中的阻尼因子最小值为0.001,阈值为1e101e^{10}1e10,实际值为1e−61e^{-6}1e−6,Mu值越大意味着算法收敛效果越好。可在Plots中的Training State中详细查看
Validation Checks:该网络的泛化能力检查标准,实际值为0表示在训练过程中误差在持续降低,若连续6次训练误差无法降低,则结束训练任务。可在Plots中的Training State中详细查看
Plots
Performance:该网络训练过程中的误差变换可视化
Training State:该网络训练过程中的梯度、Mu因子和泛化能力变换等信息的可视化
Regression:该网络训练集、验证集、测试集的回归能力可视化
Plot Interval:图中横坐标的刻度
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