BP神经网络需要注意什么

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一、BP神经网络需要注意什么

在使用BP神经网络时，有几点需要注意：

1. 随机初始化：在开始训练神经网络之前，初始权重矩阵的初始化应该打破对称性，避免使用全零矩阵进行初始化。可以采用随机数进行初始化。
2. 激活函数的选择：如果神经网络用于分类，则激活函数一般选用Sigmoid函数或者硬极限函数；如果用于函数逼近，则输出层节点用线性函数。
3. 训练方式的选择：BP神经网络在训练数据时可以采用增量学习或者批量学习。增量学习要求输入模式要有足够的随机性，对输入模式的噪声比较敏感，适合在线处理；批量学习不存在输入模式次序问题，稳定性好，但是只适合离线处理。
4. 避免局部极小值：标准BP神经网络的缺陷是容易形成局部极小值而得不到全局最优值。这可以通过多次随机实现初始权值和阀值，以尽量避免局部极小值问题。
5. 梯度检查：由于近似的梯度计算代价很大，在梯度检查后记得关闭梯度检查的代码。
6. 注意数据集的质量和数量：使用BP神经网络时，需要使用大量高质量的数据进行训练，以确保模型的准确性和泛化能力。同时，如果数据集存在噪声或者异常值，也会对模型的训练产生负面影响。
7. 过拟合问题：在训练神经网络时，可能会出现过拟合现象，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳。为了避免过拟合，可以采取正则化、增加数据量、调整模型复杂度等方法。
8. 参数选择：BP神经网络的参数选择对模型的性能有很大的影响。需要仔细选择合适的参数，并进行交叉验证，以确定最佳参数组合。
9. 避免使用不合适的优化算法：优化算法的选择对模型的训练过程和结果也有很大的影响。需要选择合适的优化算法，并根据具体情况进行调整和优化。
10. 验证和测试：在训练模型之后，需要对模型进行验证和测试，以确保其在测试数据上的表现符合预期。可以使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估模型的性能。
11. 注意数据预处理：在使用神经网络之前，需要对数据进行预处理，包括归一化、标准化、去除异常值等操作，以确保数据的质量和一致性。
12. 注意模型的可解释性：尽管神经网络的黑盒性质是其强大的特性之一，但在需要解释模型决策或结果的情况下，需要采取措施来增加模型的可解释性。例如，可以使用可视化技术、解释性算法等方法来解释模型的决策过程和结果。
13. 注意模型的实时性和效率：在某些应用场景下，模型的实时性和效率是非常重要的因素。例如，在嵌入式系统、移动设备等应用中，需要考虑模型的计算速度和内存占用情况。
14. 注意模型的更新和维护：随着时间的推移和数据的不断更新，模型的性能可能会下降。因此，需要定期更新和维护模型，以保持其准确性和泛化能力。

总之，在使用BP神经网络时需要注意很多因素，包括初始化、激活函数选择、训练方式、避免局部极小值、梯度检查、数据集质量、过拟合问题、参数选择、优化算法选择、验证和测试、数据预处理、模型可解释性、实时性和效率以及模型的更新和维护等。需要根据具体情况进行综合考虑和调整，以确保模型的性能和泛化能力。

二、在matlab中实现一个BP神经网络

在matlab中实现一个BP神经网络只需要使用newff函数就可以了，

下面展示一个实现BP神经网络的代码(引用自《老饼讲解-BP神经网络》bp.bbbdata.com)，具体每句代码只需要看注释就可以了。

x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8];   % x1：x1 = -3:0.3:2;
x2 = [-2,-1.8,-1.6,-1.4,-1.2,-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,-2.2204,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.2]; % x2：x2 = -2:0.2:1.2;
y  = [0.6589,0.2206,-0.1635,-0.4712,-0.6858,-0.7975,-0.8040,...
          -0.7113,-0.5326,-0.2875 ,0,0.3035,0.5966,0.8553,1.0600,1.1975,1.2618];    % y： y = sin(x1)+0.2*x2.*x2;

inputData  = [x1;x2];      % 将x1,x2作为输入数据
outputData = y;            % 将y作为输出数据
setdemorandstream(88888);%指定随机种子，这样每次训练出来的网络都一样。

%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，
%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。

net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

%设置一些常用参数
net.trainparam.goal = 0.0001;               % 训练目标：均方误差低于0.0001
net.trainparam.show = 400;                  % 每训练400次展示一次结果
net.trainparam.epochs = 15000;              % 最大训练次数：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData); % 调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络

simout = sim(net,inputData);                % 调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值
figure;                                     % 新建画图窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')                      % 画图，对比原来的y和网络预测的y

运行结果如下：

红色是BP拟合的曲线，蓝色是真实数据的曲线