【MATLAB神经网络】newff,train,trainNetwork的一些注意事项 |
您所在的位置：网站首页 › n卡软件优化有用吗 › 【MATLAB神经网络】newff,train,trainNetwork的一些注意事项 |
|
在使用matlab训练多输入多输出神经网络的时候发现了几个问题，在此进行备注： 几个常见的matlab神经网络函数：newff(),train(),trainNetwork() 输入方式都差不多，如果不会可以直接在matlab命令行输入doc +函数名称进行查询。 >> doc train //打开train函数说明书他们的区别主要如下： train主要用于训练浅层神经网络，（但是我CNN也用这个做了好像是可以，但是不会自动跳出来工具箱）； trainNetwork用于深度学习（用到卷积、LSTM神经网络）； Newff（）是用来搭建BP神经网络的，需要注意优化器只能选择梯度下降或者LM之类的，不能设置ADAM。 需要特别注意如果使用trainNetwork函数是默认使用GPU对神经网络进行训练，如果使用其他函数需要自己专门去设置让matlab中的计算在GPU中进行，不然盲目用matlab跑会直接电脑卡死（泪 下面是一些常见的训练参数 net.trainparam.goal = 0.00001; % 训练目标：均方误差低于0.0001 net.trainparam.show = 400; % 每训练400次展示一次结果 net.trainparam.epochs = 15000; % 最大训练次数：15000. net.divideParam.trainRatio= 0.7; % 用于训练的数据比例 net.divideParam.valRatio = 0.15 ; % 用于验证过拟合的数据比例 net.divideParam.testRatio = 0.15; % 用于比例 net.trainparam.max_fail = 6; % 过拟合验证失败次数总的来说，matlab搭建简单的神经网络还是很方便的。后续遇到了问题我再补充吧，有在做多输入多输出的可以多多交流 |
| CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |