trainParam.epochs

最新推荐文章于 2023-11-21 21:06:07 发布
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文章标签： matlab net.trainParam.epochs 神经网络 感知器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014712806/article/details/82823907
本文详细解析了神经网络训练参数epochs的含义及其作用。epochs定义了神经网络训练过程中的最大迭代次数，是控制训练过程的重要参数之一。文章列举了使用epochs参数的多种训练函数，如trainb、trainbfg等，并通过实例展示了如何设置net.trainParam.epochs属性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

net.trainParam.epochs

神经网络trainParam属性。
NET.trainParam
此属性定义当前训练函数的参数
net.trainFcn。
最大值（epochs）函数参数
epochs是一个训练函数参数。
它必须是一个正值。
epochs可用来定义训练迭代的最大值。
此参数由trainb，trainbfg，trainbr使用，
trainbu，trainbuwb，trainc，traincgb，traincgf，
traincgp，traingd，traingda，traingdm，traingdx，
trainlm，trainoss，trainr，trainrp，trainru，
train和trainscg
12345
举例：
net.trainParam.epochs=20
%定义神经网络net的循环次数为20

matlab net.trainparam.lr,求大神帮忙解决matlab预测问题
weixin_39572316的博客
03-20 1455
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼close allclear allclca=x;b=y;inputs = a';targets = b';% 创建一个模式识别网络(两层BP网络)，同时给出中间层神经元的个数，这里使用20net=newff(inputs,targets,[25 25]);net.trainParam.epochs=100;net.trainParam.lr=0.01;...
matlab net.trainparam.mu_max,BP神经网络matlab实例（简单而经典）
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03-24 1617
.p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0...
关于MATLAB神经网络工具箱net.trainParam.epochs的一点疑问
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05-18 4976
1net.trainParam.epochs能否改变迭代次数还跟其书写次序有关，如果写在某些函数前面就会失效
Matlab神经网络工具箱中net.trainParam设置不成功问题
jiayinsen的博客
04-04 4942
Matlab神经网络工具箱中net.trainParam设置不成功问题 本人找寻很久发现即使设置了net.trainParam中的各参数值，但是在nntraintool显示后一直都没有改变，找遍全网都发现有这样的问题。最后发现是net.trainFcn=‘trainlm’;这一句话在作祟，测试中发现这一句话若写在net.trainParam的参数后面则会使网络参数全部还原为默认 但若写在前面则可以...
训练网络
little_vagrant的博客
08-24 455
net.trainParam.show = 1;          % 训练显示间隔 net.trainParam.lr = 0.3;            % 学习步长 - traingd,traingdm net.trainParam.mc = 0.95;           % 动量项系数 - traingdm,traingdx net.trainParam.mem_reduc = 1
BP神经网络的这些net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=1e-3; net.trainParam.lr=0.01;表示什么
05-28
1. net.trainParam.epochs=1000：表示训练的轮数，也就是网络需要遍历多少次训练数据集。在每一轮训练中，网络会使用一部分训练数据进行权值和阈值的调整，直到训练数据集中所有数据都被使用过一次。一般来说，训练...
net.trainParam.epochs
05-12
net.trainParam.epochs 是 MATLAB 中用于设置神经网络训练时的最大迭代次数（即 epoch 数）。每个 epoch 意味着将整个训练数据集都用于一次前向传播和反向传播的过程。当达到指定的 epoch 数后，训练过程会停止。...
net.trainparam.epochs
03-16
net.trainparam.epochs是神经网络训练的参数之一，表示训练的轮数。在每一轮训练中，神经网络会根据训练集的数据进行权重的调整，以提高网络的准确性和性能。通常情况下，训练轮数越多，网络的性能会越好，但也会...
解释net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001;
04-23
net.trainParam.epochs=100表示神经网络的训练次数，即训练的轮数为100次。net.trainParam.lr=0.1表示神经网络的学习速率为0.1，即每次训练时参数调整的幅度。net.trainParam.goal=0.00001表示神经网络的误差目标值...
x=-20:0.1:20; y=tanh(x) + cos(x); train_data=[x,y]; x1=(-20:0.01:20); y1=tanh(x1) + cos(x1); test_data=[x1;y1]; input_train=train_data(1,:); output_train=train_data(1,:); input_test=test_data(1,:); output_test=test_data(2,:); net=newff(input_train,output_train,[10,20,9]); net.trainParam.epochs=10000; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.max_fail=10000; net=train(net,input_train,output_train);完善上面matlab代码拟合出曲线
07-10
net.trainParam.epochs = 10000; net.trainParam.goal = 0.00001; net.trainParam.max_fail = 10000; net = train(net, input_train, output_train); % 修改为使用修正后的数据进行训练 ``` 这样，你的代码就可以...
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10-09
if(choice==1) echo on clc % 采用 L-M 优化算法 TRAINLM net.trainFcn='trainlm'; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net=init(net); % 重新初始化 pause clc elseif(choice==2) echo on clc % 采用贝叶斯正则化算法 TRAINBR net.trainFcn='trainbr'; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; randn('seed',192736547); net = init(net); % 重新初始化 pause clc end
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头上的蔷薇新兵答主02-07TA获得超过6822个赞举个例子就知道了clear;%输入数据矩阵p1=zeros(1,1000);p2=zeros(1,1000);%填充数据for i=1:1000p1(i)=rand;p2(i)=rand;end%输入层有两个，样本数为1000p=[p1;p2];%目标(输出)数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2)...
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dbat
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