“无法将类型为 network 的值用作索引”——MATLAB神经网络训练函数train报错解决以及train函数弹窗介绍

一、报错解决

1、场景:当使用MATLAB进行BP神经网络学习时,使用train函数对神经网络进行训练的时候,可能会出现如下报错

2、报错内容

“无法将类型为 network 的值用作索引”——MATLAB神经网络训练函数train报错解决以及train函数弹窗介绍

3、报错原因:可能是数据集文件名train与MATLB训练函数名train冲突

4、解决方法:将数据集文件名修改即可

二、train函数弹窗介绍

在Matlab中使用train函数对神经网络进行训练的时候,会弹出以下窗体

“无法将类型为 network 的值用作索引”——MATLAB神经网络训练函数train报错解决以及train函数弹窗介绍

1、Netrual NetworkA(所搭建的神经网络的结构)

输入——隐含层——输出层——输出

下面对应的数字表示:2维输入,隐含层神经元个数为8,输出层为1,输出为单输出

2 、Algorithms(算法)

(1)Data Division:数据划分算法——随机划分
(2)Training:训练函数采用的算法——Bayesian Regularization算法进行训练
(3)Performance:性能检测算法——采用mse(均方误差)计算误差
(4)Calculations:该网络保存为MEX格式

3、Progress (进度:当前的训练状态)

(1) Epoch:训练次数

右边显示的是最大的训练次数(可人为设定);进度条中显示的是实际训练的次数(上图为 406次)

(2)Time:训练时间——即本次训练中使用的时间(上图为2秒)。

(3) Performance:性能指标

进度条中显示的是当前的均方误差;

右边显示的是设定的均方误差,如果当前的均方误差小于设定值,则停止训练。

(4) Gradiengt:梯度

进度条中显示的当前的梯度值

右边显示的是设定的梯度值,如果当前的梯度值达到了设定值,则停止训练。

(5)Mu:阻尼因子

Mu值越大意味着算法收敛效果越好。

(6)Effective#Param:有效参数

(7)Sum Squared Param: 残差平方和

4 Plots ( 绘图)

分别点击3个框,绘制相应的图,用于分析当前神经网络的性能。

(1)Performance:通过均方差衡量网络的性能, 迭代次数越多,性能越好。

(2)Training tate:训练状态跟踪

(3)Regression:体现神经网络对应数据的拟合程度。

Original: https://blog.csdn.net/popcorn001/article/details/124214175
Author: 滋滋益达
Title: “无法将类型为 network 的值用作索引”——MATLAB神经网络训练函数train报错解决以及train函数弹窗介绍

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