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