matlab神经网络工具箱关掉ValidationChecks的三种方法

原文来自  老饼玩转-BP神经网络https://www.bbbdata.com/nn

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目录

一、Validation Checks是什么

二、怎么关掉Validation Checks

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本文讲解matlab神经网络工具箱关掉ValidationChecks的三种方法。

一、Validation Checks是什么

在训练时，会出现遇到达到最大Validation Checks而退出训练的情况，所以经常有小伙伴问，这Validation Checks是个什么鬼？

matlab工具箱内部会将数据分成三部分(注意观看，上面还有个Data Division)：training、validation、testing，其中，training用于训练，validation用于验证泛化能力。

即matlab是边训练边验证，当验证数据连续n次没能提升时，则退出训练。因为这样说明，网络的训练数据在越训练越好，但泛化能力却越来越差，即走在过拟合的路上，所以将会退出训练。

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二、怎么关掉Validation Checks

正常是不关为好的，但如果需要关，那有三种方法：

1、将划分函数置空

net.dividefcn =''

2、不划分验证数据

net.divideParam.trainRatio=1
net.divideParam.valRatio=0 
net.divideParam.testRatio=0

这里将验证数据比例置0，为了不浪费数据，同时也修改训练数据与检验数据比例。

3、将失败阈值调到极大

net.trainparam.max_fail =10000

这个不算关掉，只是让训练不因Validation Checks不通过而退出训练。

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