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神经网络plotperform三条不同颜色的曲线表示什么意思
比较随便的截图,纵坐标是误差平方的均值,绿色指的是验证集,红色指的是测试集,蓝色指的是训练集。 一般是用来观察训练集、验证集和测试集的最小误差值,即最后的值bestperformance,图中绿色圈出来的是验证集的。 这个图在后半段蓝色线与其他两条线差距很大,说明有过拟合,模型不稳定,不过精确度也比较高了。 谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创 图上的三个彩色实线分别是:每一代BP训练过程的MSE指标的性能,每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程写作猫。 特别是,应该注意内部的TEST红线,这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时,BP训练结果是最佳的。 GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标(一个)。 扩展资料:BP(BackPropagation)神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。 BP(BackPropagation)是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络,是使用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。 BP网络的学习规则是使用最速下降法,并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值,以最小化网络的平方误差之和。BP神经网络模型的拓扑包括输入层,隐藏层和输出层。 什么是BP神经网络?。 BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。 经反复学习,最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到神经网络的实际输出。 3、计算网络实际 |
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