关于MATLAB的bp神经网络模型的训练和验证
我训练出的模型是这样的,可是用新的数据对模型进行验证时却出现这种状况请问我究竟哪里出错了?谢谢了...
我训练出的模型是这样的
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可是用新的数据对模型进行验证时却出现这种状况
请问我究竟哪里出错了?谢谢了 展开
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可是用新的数据对模型进行验证时却出现这种状况
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可能发生了过度拟合的问题,导致网络泛化能力不足。
你训练的样本波动性很强,但是你检验的样本波动性很弱,神经网络在适应变化极大的问题时,效果不太好。
泛化:当某一反应与某种刺激形成条件联系后,这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系,这一过程称为泛化。在心理学心理咨询中所谓泛化指的是:引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件,同最初刺激事件相类似、相关联的事件(已经泛化),甚至同最初刺激事件不类似、无关联的事件(完全泛化),也能引起这些心理和行为反应(症状表现)。
你训练的样本波动性很强,但是你检验的样本波动性很弱,神经网络在适应变化极大的问题时,效果不太好。
泛化:当某一反应与某种刺激形成条件联系后,这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系,这一过程称为泛化。在心理学心理咨询中所谓泛化指的是:引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件,同最初刺激事件相类似、相关联的事件(已经泛化),甚至同最初刺激事件不类似、无关联的事件(完全泛化),也能引起这些心理和行为反应(症状表现)。
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追问
那请问我该怎么解决呢?T T
追答
试试将goal设低点,不要过度拟合。
你的样本不具有典型性,可以换个样本。
换其它神经网络,如RBF网络。
北京千智道科技
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一、千智道介绍千智道成立于2013年,专注于无人驾驶、人工餐能领域的科研、实训、科普展示综合解决方案,基于沉浸式、沙盘式、室外道路等多种实验场景之上构建智慧路网系统,实现智能网联车无人驾驶、V2X运行实验、配套网联信号机、RSU路测设备、智...
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