BP神经网络的mu参数是学习率么？训练结果val fail中的validation check=6什么意思 神经网络的样本若输入网络，默认情况下会将样本随即分为3类：训练样本，确认样本和测试样本。确认检查值默认是6，它的意思是指随着网络利用训练样本进行训练的过程中，确认样本的误差曲线连续6次迭代不在下降。这时训练终止（这只是训练终止条e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333337383935件之一，满足任一终止条件，训练过程都将终止）深层含义你可以这样理解，如果随着网络的训练，确认样本的误差已经基本不在减小，甚至增大，那么就没有必要再去训练网络了，因为继续训练下去的话，在利用测试样本进行测试网络的话，测试样本的误差将同样不会有所改善，甚至会出现过度拟合的现象。validation checks已经达到设置的值了，所以停止训练了，如果网络在连续max_fail epochs后不能提高网络性能，就停止训练。有三种方法解决这个问题：1 提高validation checks的数值，比如设置net.trainParam.max_fail = 200；其实这等于自己糊弄自己严重不推荐，出现停止训练，就是因为被训练的网络已经过拟合，停下来是应该的。但6的确有点小，建议改成10到20之间的数2 修改被训练的网络，比如说再加一个隐藏层试试3 如果是数据太相近的问题，试试选择用divideind
BP神经网络程序，在程序训练后，误差也达到了合适的范围，如何把输出值显示出来？ 训练好后，你自己定义的net就是结果，只要把它的权值和阈值导出来即可。W1=net.IW{1，1}；W2=net.LW{2，1}；B1=net.b{1}；B2=net.b{2}；解释一下：net.IW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量（即输入层的权值向量）结构。其值为Nl*Ni的细胞矩阵，Nl为网络层数（net.numLayers)，Ni为输入向量数（net.numInputs）。通过访问net.IW{i，j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个输入向量的权值向量值。所以一般情况下net，iw{1，1}就是输入层和隐含层之间的权值。net.LW定义了从一个网络层到另一个网络层的权值向量结构。其值为Nl*Nl的细胞矩阵，Nl为网络层数（net.numLayers)。通过访问net.LW{i，j}，可以获得第i 个网络层来自第j 个网络层的权值向量值。因此，如果网络是单隐含层，net.lw{2，1}就是输出层和隐含层之间的权值。
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ “卷积”和“深度”是神经网络互相独立的两个性质。“卷积”指的是前端有卷积层；“深度”指的是网络有很…
