1樓：匿名使用者
第一幅是每代收斂梯度，第三幅是交叉驗證結果
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思
2樓：mcr董事長
請參看：
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思
3樓：可以叫我表哥
你好。很高興為你解答。
表示網路訓練**時，用了簡單的回歸分析，一部分資料用來訓練的情況，一部分資料用來確認訓練情況，剩下的資料用來測試，以及最後整體狀況。
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？
4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。
這只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。
5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！
6樓：湖東元夏
代表檢驗你這個網路的訓練結果
7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？
急急急！！幫忙解釋一下我的神經網路訓練結果圖的含義！越詳細越好
我最近也要學習神經網路 跟樓主 樓主用9輸入1輸出兩個隱層 迭代次數10000次 用時1分鐘 progess左方是目標值 不太確定 右方是訓練精度目標 迭代10000次後有效性檢驗為6次無錯誤 梯度接近目標精度 最終的均方差也接近目標值 樓主的神經網路訓練應該是成功的 接下來可以直接做 了 增加迭代...
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