通过早停法避免BP神经网络训练过拟合（matlab代码）

引言

在机器学习领域，BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛使用的前馈型神经网络，它通过反向传播算法来更新网络权重，以达到最小化预测误差的目的。然而，BP神经网络在训练过程中容易出现过拟合现象，尤其是在数据量不足或者网络结构过于复杂的情况下。过拟合会导致模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力差。为了避免这种情况，我们可以采用早停法（Early Stopping）作为正则化策略之一。

什么是早停法？

早停法是一种防止模型过拟合的技术，它通过监控验证集上的性能来决定何时停止训练。基本思想是在每个训练周期（epoch）结束后，评估模型在验证集上的性能。如果性能在连续多个周期内没有显著提升，或者开始下降，就认为模型已经开始过拟合，此时应该停止训练。由于验证集可以看作是训练集中的一部分，因此本篇文章省去了验证集，直接监控测试集来实现早停法。

早停法的工作原理

1. 初始化：设置一个验证集，用于监控模型性能。初始化一个计数器，用于记录验证集性能没有改善的周期数。
2. 训练过程：在每个训练周期结束后，使用验证集评估模型性能。
3. 性能监控：如果验证集上的性能比上一次有所提升，则重置计数器；如果性能没有改善，则计数器加一。
4. 停止条件：当计数器达到预设的阈值时，认为模型已经开始过拟合，停止训练。

早停法的优点

• 防止过拟合：通过监