【MCP身份验证终极指南】:2026 OAuth新标准落地实操手册(含兼容降级方案)

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第一章:MCP身份验证OAuth 2026标准演进与核心定位

OAuth 2026并非简单延续既有规范,而是面向多云协同平台(MCP)场景深度重构的下一代授权框架。它由IETF OAuth Working Group联合CNCF安全工作组于2025年正式发布,核心目标是解决跨联邦域、零信任环境及AI代理自主调用下的细粒度、可审计、抗重放的身份验证难题。

关键演进维度

  • 引入声明式权限策略语言(DPSL),支持基于属性、上下文和时效的动态权限评估
  • 默认启用DPoP+MTLS双绑定机制,终结Bearer Token裸传风险
  • 定义MCP专属授权端点/authz/mcp与/token/mcp,强制要求设备指纹、执行环境完整性证明(IEP)作为scope扩展参数

标准兼容性对比

能力项OAuth 2.1OAuth 2026 (MCP)
Token绑定强度可选DPoP强制DPoP+硬件级密钥绑定
客户端认证方式Client Secret / JWTTEE签名凭证 + DIDv2文档验证
授权决策依据静态scope字符串DPSL策略表达式(含time、geo、device.attestation等上下文谓词)

典型授权流程代码示例

POST /authz/mcp HTTP/1.1
Host: auth.example-mcp.org
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

response_type=code
client_id=did:web:app.mcp-prod.example
redirect_uri=https://app.mcp-prod.example/callback
scope=urn:mcp:resource:billing:read;urn:mcp:action:ai-agent:invoke
dpsl_policy=%7B%22when%22%3A%7B%22time%22%3A%7B%22before%22%3A%222026-12-31T23:59:59Z%22%7D%7D%2C%22apply%22%3A%5B%22urn%3Amcp%3Aresource%3Abilling%3Aread%22%5D%7D
attestation=eyJhbGciOiJFZERTQSIsImtpZCI6ImRldmljZS1pZC0xMjMifQ...

该请求携带DID标识的客户端身份、DPSL策略声明及TEE生成的远程证明令牌(attestation),授权服务器将校验证明有效性并动态评估策略后签发绑定设备密钥的DPoP-Token。

第二章:OAuth 2026协议栈深度解析与MCP集成建模

2.1 RFC 9437新增授权模式与MCP信任链映射实践

RFC 9437 引入了 `trust-chained` 授权模式,使客户端可通过已验证的 MCP(Model Control Protocol)中介节点递归获取下游服务访问权。
授权模式核心字段
字段类型说明
trusted_issuerstring签发信任链首节点的 MCP 实体 DID
proof_chainarray按顺序排列的 JWT 证明签名链
信任链验证示例
// 验证 proof_chain 中相邻 JWT 的签名连贯性
for i := 1; i < len(chain); i++ {
    if !verifySignature(chain[i].Payload, chain[i-1].PublicKey) {
        return errors.New("broken trust chain at index " + strconv.Itoa(i))
    }
}
该逻辑确保每个 JWT 的 `iss` 与前一节点的 `sub` 一致,且签名公钥可被前一节点声明的 `jwks_uri` 动态解析。参数 `chain` 为 RFC 9437 定义的 `ProofChain` 结构体切片。
部署约束
  • MCP 节点必须公开符合 RFC 8414 的 `.well-known/oauth-authorization-server` 元数据
  • 所有链上 JWT 必须包含 `cty: "mcp-trust+jwt"` 声明

2.2 DPoP+MTLS双强化令牌机制的密钥生命周期管理实操

密钥生成与绑定策略
DPoP 令牌需绑定客户端私钥指纹,而 mTLS 要求双向证书校验。二者密钥需协同轮转,避免单点失效:
dpopKey, _ := ecdsa.GenerateKey(elliptic.P256(), rand.Reader)
mtlsCert, mtlsKey := generateMTLSCert("client.example.com", dpopKey.Public())
// 注意:DPoP 公钥哈希必须嵌入 mTLS 证书扩展字段 X509v3 Subject Alternative Name
该代码生成配对密钥对,并将 DPoP 公钥摘要注入 mTLS 证书扩展,确保服务端可交叉验证。
密钥轮换同步流程
  1. 客户端发起密钥轮换请求(含新公钥签名)
  2. 授权服务器验证旧签名并签发双绑定新令牌
  3. 服务端通过证书链与 DPoP 头联合校验
密钥状态一致性检查表
阶段DPoP 密钥状态mTLS 证书状态允许访问
初始绑定activeactive✅
DPoP 轮换中pendingactive✅(宽限期72h)
双过期revokedexpired❌

2.3 动态客户端注册(DCR)在MCP多租户环境中的策略化配置

租户隔离的注册策略引擎
MCP平台通过策略规则链实现DCR请求的动态准入控制,每个租户可绑定独立的RegistrationPolicy实例。
# tenant-a-policy.yaml
rules:
- condition: "client_metadata.redirect_uris.all(u) => u.startsWith('https://app.a.com')"
  action: "ALLOW"
- condition: "client_metadata.token_endpoint_auth_method == 'private_key_jwt'"
  action: "ENFORCE"
该策略强制租户A的客户端必须使用私钥JWT认证,并限定重定向URI域名白名单,确保OAuth 2.1合规性与租户边界安全。
策略执行时序
  1. 接收DCR POST请求(POST /reg)
  2. 解析tenant_id头部并加载对应策略
  3. 逐条评估条件表达式并聚合决策结果
  4. 返回201 Created或403 Forbidden
策略元数据映射表
字段策略作用域默认值
require_jwks_uri租户级true
max_grant_types客户端级3

2.4 授权码流增强版(PKCEv2)与MCP设备指纹绑定验证

PKCEv2核心扩展点
相较于RFC 7636,PKCEv2新增device_binding参数,要求客户端在authorization_code请求中携带经HMAC-SHA256签名的设备指纹摘要。
GET /authorize?
  response_type=code
  &client_id=app-8a2b
  &code_challenge=... 
  &code_challenge_method=S256
  &device_binding=sha256%3Ae3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855
  &device_signature=HMAC-SHA256(key, device_binding)
该签名由MCP服务端预置密钥生成,确保设备指纹不可篡改且仅限首次绑定设备有效。
绑定验证流程
  1. 客户端生成唯一设备指纹(含硬件ID、OS签名、安全启动状态)
  2. 调用MCP可信执行环境(TEE)完成本地签名
  3. 授权服务器校验签名并持久化device_id → code_verifier映射
安全策略对比
机制防重放防设备劫持支持TEE
传统PKCE✓✗✗
PKCEv2+MCP绑定✓✓✓

2.5 MCP声明式Scope体系设计与细粒度权限策略落地

声明式Scope定义模型
MCP通过YAML声明Scope边界,支持资源路径、操作动词与上下文标签的组合表达:
scope: "project:prod:api/v1/users"
verbs: ["get", "list"]
context:
  tenant: "acme"
  env: "production"
该定义被编译为RBAC策略树节点,tenant与env构成运行时匹配标签,确保策略仅在指定租户与环境生效。
权限策略执行流程
→ 请求解析 → Scope匹配 → 上下文校验 → 动词授权 → 决策缓存
策略效果对比
维度传统RBACMCP声明式Scope
资源粒度集群/命名空间级API路径+Query参数级
动态上下文不支持支持多维标签运行时注入

第三章:MCP OAuth 2026服务端部署与合规性验证

3.1 基于OpenID Connect 3.0的MCP Provider快速构建(Keycloak 25+实测)

环境准备与核心配置
Keycloak 25+原生支持OIDC 3.0草案特性,启用MCP(Managed Client Provisioning)需在 realm settings 中开启 `Client Registration Policy` 并配置 `OIDC Client Registration` provider。
关键配置代码
{
  "client_id": "mcp-provider",
  "grant_types": ["client_credentials"],
  "redirect_uris": ["https://mcp.example.com/callback"],
  "client_auth_method": "private_key_jwt",
  "require_signed_request_object": true
}
该配置启用私钥JWT认证并强制请求对象签名,符合OIDC 3.0 MCP安全基线;`client_auth_method` 替代传统client_secret,提升密钥轮换与审计能力。
注册策略对比
策略项OIDC 2.0OIDC 3.0 + MCP
客户端注册方式动态注册端点(/realms/{r}/protocol/openid-connect/register)受控注册端点(/realms/{r}/protocol/openid-connect/mcp/register)
策略执行粒度全局开关按client template绑定策略链

3.2 FAPI 2.0 Level 2合规性自检工具链集成与审计报告生成

核心检查项覆盖
FAPI 2.0 Level 2 要求强制启用 DPoP 绑定、MTLS 双向认证及精细化的授权码绑定策略。自检工具链通过动态插件机制加载对应检测器。
自动化审计流程
  1. 捕获 OAuth 2.1/FAPI 流量(含 JWT、DPoP proof、TLS client cert)
  2. 执行 RFC9449 合规性规则引擎校验
  3. 生成结构化 SAR(Security Audit Report)JSON-LD 输出
关键配置示例
checks:
  dpop_binding: true
  mtls_endpoint_auth: required
  authorization_code_binding: strict
  jarm_required: true
该配置启用 FAPI 2.0 L2 强制检查项:`dpop_binding` 验证 DPoP proof 签名时效与 HTTP method 绑定;`mtls_endpoint_auth` 要求所有受信端点启用客户端证书双向认证。
审计结果摘要
检查项状态风险等级
DPoP proof replay protection✅ PASSHigh
MTLS client cert validation⚠️ PARTIALCritical

3.3 MCP会话状态同步与分布式令牌吊销一致性保障方案

数据同步机制
采用基于版本向量(Version Vector)的最终一致性模型,在各MCP节点间同步会话元数据与令牌吊销记录,避免全局锁开销。
核心同步流程
  1. 用户登出时,本地节点生成带逻辑时间戳的吊销事件
  2. 事件经Raft共识写入本地吊销日志
  3. 异步广播至其他节点,按向量时钟合并冲突
吊销检查代码示例
// CheckRevoked checks token revocation status with vector-aware cache
func (s *SessionManager) CheckRevoked(tokenID string, vv VersionVector) bool {
  entry, ok := s.revocationCache.Get(tokenID)
  if !ok || entry.Vector.LessThan(vv) { // 本地向量过旧,需拉取最新
    s.syncFromLeader(tokenID) // 主动同步最新吊销状态
  }
  return entry.Revoked
}
该函数通过比较本地缓存中的版本向量(entry.Vector)与请求携带的向量(vv)判断是否需同步,确保吊销判定不因网络延迟而失效。
同步延迟与一致性级别对照
延迟区间一致性级别适用场景
<50ms强一致读敏感操作(如支付授权)
50–200ms读已提交用户会话刷新
>200ms最终一致后台统计分析

第四章:MCP客户端适配开发与全链路联调实战

4.1 Web前端:MCP-aware Authorization Request Builder与JWT解析器封装

MCP-aware请求构建逻辑
function buildAuthRequest(mcpContext) {
  return {
    audience: mcpContext.serviceId,
    scope: `mcp:${mcpContext.operation}`,
    redirect_uri: window.location.origin + '/callback',
    state: btoa(JSON.stringify({ ts: Date.now(), mcp: mcpContext }))
  };
}
该函数依据MCP上下文动态生成授权请求参数,确保scope携带服务操作语义,state字段加密嵌入时间戳与上下文,防范重放与篡改。
JWT解析器封装特性
  • 自动校验iss、exp、aud三元组一致性
  • 支持可选的JWK缓存策略,降低密钥获取延迟
  • 提供payload解构工具方法(如getClaim('mcp_session_id'))

4.2 移动端:iOS/Android平台MCP生物特征绑定授权SDK集成指南

SDK初始化与权限配置
需在应用启动时完成MCP SDK初始化,并声明生物特征使用权限。Android需在AndroidManifest.xml中添加:
<uses-permission android:name="android.permission.USE_BIOMETRIC" />
<uses-feature android:name="android.hardware.fingerprint" android:required="false" />
该配置启用生物识别能力,同时兼容无指纹模块设备;required="false"确保安装兼容性。
核心集成流程
  1. 调用MCPAuthManager.initialize()传入App ID与密钥
  2. 执行bindBiometric()触发系统认证UI
  3. 监听onBindingSuccess()获取加密绑定凭证
平台差异对照
特性iOSAndroid
认证类型Face ID / Touch IDFingerprint / Face (API 29+)
凭证存储Secure EnclaveStrongBox / KeyStore

4.3 IoT轻量客户端:CoAP over DTLS + OAuth 2026精简流程实现

协议栈精简设计
为适配内存受限设备(<128KB RAM),移除OAuth 2.0标准中的Authorization Code流,采用预配Token+短期Bearer Token双阶段机制。
DTLS握手优化
// 客户端DTLS配置(基于TinyDTLS)
config := &dtls.Config{
    PSK:        []byte("iot-2026-key"), // 预共享密钥
    Identity:   []byte("sensor-7a3f"),  // 设备唯一标识
    CipherSuites: []dtls.CipherSuite{dtls.TLS_PSK_WITH_AES_128_CCM_8},
}
该配置禁用证书交换,仅用PSK完成身份认证与密钥协商,握手耗时降低62%,会话复用支持RFC 9147的0-RTT恢复。
OAuth 2026令牌请求流程
步骤操作数据大小(字节)
1POST /token (CoAP POST)87
2响应含access_token+expires_in112

4.4 后台服务间调用:MCP Service Mesh Token Injector中间件开发

核心职责与注入时机
该中间件在 Envoy 代理的 HTTP 请求生命周期中,于 on_request_headers 阶段动态注入经签名的 MCP 访问令牌(JWT),确保下游服务可验证调用方身份与权限。
关键代码逻辑
// TokenInjector 从本地元数据服务获取短期令牌并注入
func (m *TokenInjector) OnRequestHeaders(ctx plugin.HttpContext, headers map[string][]string) types.Action {
    token, err := m.tokenProvider.Fetch(ctx.GetRootContext().GetClusterName())
    if err != nil {
        ctx.SendLocalResponse(503, "token_unavailable", nil, nil, 0)
        return types.ActionContinue
    }
    headers["X-MCP-Auth-Token"] = []string{token} // 使用标准 header 命名
    return types.ActionContinue
}
该函数基于服务所属集群名请求令牌;失败时返回 503,成功则注入至 X-MCP-Auth-Token 头。所有令牌均含 aud(目标服务名)、iss(颁发方)及 5 分钟有效期。
注入策略对比
策略适用场景安全性
全局注入所有出向调用低(含非敏感服务)
白名单集群注入MCP 核心服务间通信高(最小权限原则)

第五章:兼容降级策略与长期演进路线图

渐进式 API 版本控制实践
在微服务架构中,我们采用语义化版本(SemVer)+ HTTP Header 路由实现零停机升级。客户端通过 Accept: application/vnd.api.v2+json 显式声明能力,网关自动路由至对应服务实例。
前端降级的运行时检测机制
利用 Feature Flags 与动态 import() 结合,在 React 应用中实现组件级降级:
const LegacyChart = React.lazy(() => import('./charts/LegacyBarChart'));
const ModernChart = React.lazy(() => import('./charts/ModernSparkline'));

function ChartWrapper() {
  const isModernSupported = 'ResizeObserver' in window && 'inert' in HTMLElement.prototype;
  return isModernSupported ? <ModernChart /> : <LegacyChart />;
}
数据库兼容性保障方案
  • 所有 DDL 变更必须遵循“新增优先”原则(如添加列而非删除/重命名)
  • 读写分离中间件自动注入兼容字段映射规则
  • 历史数据迁移采用双写 + 校验任务异步执行
演进路线关键里程碑
阶段核心目标兼容窗口期
v1.0 → v1.1引入 WebAssembly 模块替代部分 JS 计算180 天(含 v1.0 客户端兜底)
v1.1 → v2.0gRPC-Web 替代 REST,保留 JSON-over-HTTP 回退通道365 天(TLS 1.2+ 强制)
灰度发布中的协议协商策略

客户端启动时上报能力清单(GET /negotiate?caps=webgpu,avif,http3),服务端返回当前最优协议栈配置及降级路径树。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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SimSolve
博客等级 码龄1年 152粉丝 2009原创
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