matlab 中神经网络结果出4小图解析?R?
2个回答
Sievers分析仪
2024-10-13 广告
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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神经网络有一个缺点就是过拟合(就是对训练数据过分拟合,所以偏离了其他未参加训练的数据)。
为防止过拟合,MATLAB采用的方法是把数据划分成三分,training(训练),validation(验证),test(测试)。只有training数据参加训练,其他两部分数据不参加训练,用于检验。训练进行时,目标和训练(test)数据目标之间的误差会越来越小(因为网络就是根据这些数据训练的),刚开始时validation和validation目标之间的误差也会变小,可随着训练的增加,test的误差继续变小,validation的误差反而会有所上升。当validation的误差连续上升6次时(默认设置)训练就停止了(因为这时有过拟合的倾向)。
上图横坐标为你的目标值,纵坐标为你的网络的输出,这图就是做了个回归,完美时四幅都曲线应该在对角线上。你的图有两个问题,
1. validation的数据拟合的不太好,可能网络存在过拟合,最好重新训练
2. 数据量太少,validation和test都只有两个点,所以这两幅图基本说明不了问题。
为防止过拟合,MATLAB采用的方法是把数据划分成三分,training(训练),validation(验证),test(测试)。只有training数据参加训练,其他两部分数据不参加训练,用于检验。训练进行时,目标和训练(test)数据目标之间的误差会越来越小(因为网络就是根据这些数据训练的),刚开始时validation和validation目标之间的误差也会变小,可随着训练的增加,test的误差继续变小,validation的误差反而会有所上升。当validation的误差连续上升6次时(默认设置)训练就停止了(因为这时有过拟合的倾向)。
上图横坐标为你的目标值,纵坐标为你的网络的输出,这图就是做了个回归,完美时四幅都曲线应该在对角线上。你的图有两个问题,
1. validation的数据拟合的不太好,可能网络存在过拟合,最好重新训练
2. 数据量太少,validation和test都只有两个点,所以这两幅图基本说明不了问题。
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