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当前位置:教学区
Matlab里的神经网络参数设置
作者:xiaoH   日期:2015-07-16 18:05:30.0

训练函数:

训练函数 训练方法
traingd 梯度下降法
traingdm 有动量的梯度下降法
traingda 自适应lr梯度下降法
traingdx 自适应lr动量梯度下降法
trainrp 弹性梯度下降法
traincgf Fletcher-Reeves共轭梯度法
traincgp Ploak-Ribiere共轭梯度法
traincgb Powell-Beale共轭梯度法
trainscg 量化共轭梯度法
trainbfg 拟牛顿算法
trainoss 一步正割算法
trainlm Levenberg-Marquardt

传递函数名:

函数名 函数解释
compet 竞争型传递函数
 hardlim 阈值型传递函数
 hardlims 对称阈值型传输函数
 logsig S型传输函数
 poslin 正线性传输函数
 purelin 线性传输函数
 radbas 径向基传输函数
 satlin 饱和线性传输函数
 satlins 饱和对称线性传输函数
 softmax 柔性最大值传输函数
 tansig 双曲正切S型传输函数
 tribas 三角形径向基传输函数
elliot2sig ?
elliotsig ?
netinv ?
radbasn ?

 训练设置:

参数名称 解释 适用方法
net.trainParam.epochs 最大训练次数(缺省为10) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.goal 训练要求精度(缺省为0) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.lr 学习率(缺省为0.01) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.max_fail 最大失败次数(缺省为5) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.min_grad 最小梯度要求(缺省为1e-10) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.show 显示训练迭代过程(NaN表示不显示,缺省为25) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.time 最大训练时间(缺省为inf) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.mc 动量因子(缺省0.9) traingdm、traingdx
net.trainParam.lr_inc 学习率lr增长比(缺省为1.05) traingda、traingdx
net.trainParam.lr_dec 学习率lr下降比(缺省为0.7) traingda、traingdx
net.trainParam.max_perf_inc 表现函数增加最大比(缺省为1.04) traingda、traingdx
net.trainParam.delt_inc 权值变化增加量(缺省为1.2) trainrp
net.trainParam.delt_dec 权值变化减小量(缺省为0.5) trainrp
net.trainParam.delt0 初始权值变化(缺省为0.07) trainrp
net.trainParam.deltamax 权值变化最大值(缺省为50.0) trainrp
net.trainParam.searchFcn 一维线性搜索方法(缺省为srchcha) traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainoss
net.trainParam.sigma 因为二次求导对权值调整的影响参数(缺省值5.0e-5) trainscg
net.trainParam.lambda Hessian矩阵不确定性调节参数(缺省为5.0e-7) trainscg
net.trainParam.men_reduc 控制计算机内存/速度的参量,内存较大设为1,否则设为2(缺省为1) trainlm
net.trainParam.mu 的初始值(缺省为0.001) trainlm
net.trainParam.mu_dec 的减小率(缺省为0.1) trainlm
net.trainParam.mu_inc 的增长率(缺省为10) trainlm
net.trainParam.mu_max 的最大值(缺省为1e10)