1樓：匿名使用者
bp神經網路的bp是反向傳播演算法。題主給的資訊是在有限，目測是在學習階段？可能是直接拷的**，應該是神經網路的訓練圖。橫座標是訓練次數，縱座標是損失函式。
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！
2樓：匿名使用者
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 （增加迭代次數應該可以增加精度，不過只要差不多就可以了）
在做bp神經網路的matlab**時，出現了下面三幅圖，誰能給我解釋一下這三個圖的作用？多謝啦 5
3樓：我行我素
沒看到你的三幅圖，請補充下。
4樓：不說無所謂謂謂
啟用函式？？sigmoid??
5樓：晚風菰葉冷酸靈
圖呢？？？？？？？？？？？？？
6樓：匿名使用者
樓主你好，**呢？！
matlab 中神經網路結果出4小**析？r？
7樓：mcr董事長
神經網路有一個缺點就是過擬合（就是對訓練資料過分擬合，所以偏離了其他未參加訓練的資料）。
為防止過擬合，matlab採用的方法是把資料劃分成三分，training（訓練），validation（驗證），test（測試）。只有training資料參加訓練，其他兩部分資料不參加訓練，用於檢驗。訓練進行時，目標和訓練（test）資料目標之間的誤差會越來越小（因為網路就是根據這些資料訓練的），剛開始時validation和validation目標之間的誤差也會變小，可隨著訓練的增加，test的誤差繼續變小，validation的誤差反而會有所上升。
當validation的誤差連續上升6次時（預設設定）訓練就停止了（因為這時有過擬合的傾向）。
上圖橫座標為你的目標值，縱座標為你的網路的輸出，這圖就是做了個迴歸，完美時四幅都曲線應該在對角線上。你的圖有兩個問題，
1. validation的資料擬合的不太好，可能網路存在過擬合，最好重新訓練
2. 資料量太少，validation和test都只有兩個點，所以這兩幅圖基本說明不了問題。
8樓：匿名使用者
您好，這個圖是不是代表結果還可以？？？為什麼資料分散在兩端？？
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思
9樓：匿名使用者
表示網路訓練**時，用了簡單的迴歸分析，
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。
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思
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？
請幫忙解釋下matlab做bp神經網路regression的四個圖代表啥意思
14樓：mcr董事長
請參看：
請大家幫忙解釋下請大家幫忙解釋下
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求助哪個大神幫忙解釋一下matlab中求cat 3,A,B,C 具體是怎麼算出來的，A,B,C均為3乘3矩陣
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請幫忙做一下下面這道物理題，並幫忙解釋一下為什麼，謝謝
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