Question

MATLAB神经网络中，多次训练后NET怎么保存？

net=newff(standard,T,10,{'logsig','purelin'},'traingdx','learngdm');

net.performFcn='sse';
net.trainParam.goal=0.1;
net.trainParam.epochs=5000;
net.trainParam.mc=0.95;
[net,tr]=train(net,standard,T);

netn=net;
netn.trainParam.goal=0.6;
netn.trainParam.epochs=300;
for i=1:7
traintmp=P((i-1)*26+1:26*i,:);
traintmp=traintmp';
[netn,tr]=train(netn,traintmp,T);
end
这个是用神经网络去训练手写字母匹配。
如上，我共有七组训练样本，但是每次我训练结束后，再用训练样本去测试这个网络，发现只有最后一组数据可以得到正确的结果，而其他组的样本测试结果都是错误的。为什么？求大神解答。已经是全副身家了。

Answer 1

它不过是个结构体，你在当前变量那个框框里找到它->右击->保存为.mat，下次用的时候点load再加载回来就成了（以上操作亦可用 save load 命令在代码里实现），不行的话直保存net的参数，下回用的时候在拿出来赋给新建的net。

Answer 2

你那程序前段是无噪声训练。后半段是有噪声训练吧，你可以看看你的误差函数是否满足要求