matlab中的神经网络拟合怎么在mse=1左右就不走了? 请问是他已经收敛了么。这样的结果可以用么?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了matlab中的神经网络拟合怎么在mse=1左右就不走了? 请问是他已经收敛了么。这样的结果可以用么?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这已经是最好的结果了。训练函数traincgf 查找函数srchbre
以下是从175到1000带的结果。
TRAINCGF-srchbre, Epoch 175/1000, MSE 1.7608/0, Gradient 0.0974469/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 200/1000, MSE 1.69141/0, Gradient 0.273376/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 225/1000, MSE 1.59848/0, Gradient 0.998389/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 250/1000, MSE 1.57883/0, Gradient 1.02177/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 275/1000, MSE 1.55035/0, Gradient 0.434686/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 300/1000, MSE 1.38736/0, Gradient 2.13797/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 325/1000, MSE 1.34574/0, Gradient 0.898774/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 350/1000, MSE 1.26729/0, Gradient 2.42817/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 375/1000, MSE 1.21081/0, Gradient 0.52916/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 400/1000, MSE 1.19978/0, Gradient 0.338784/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 425/1000, MSE 1.19845/0, Gradient 1.07588/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 450/1000, MSE 1.19696/0, Gradient 0.175238/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 475/1000, MSE 1.19443/0, Gradient 0.180748/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 500/1000, MSE 1.18273/0, Gradient 0.540647/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 525/1000, MSE 1.15263/0, Gradient 0.573099/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 550/1000, MSE 1.14231/0, Gradient 0.98064/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 575/1000, MSE 1.14045/0, Gradient 0.386077/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 600/1000, MSE 1.13978/0, Gradient 0.779874/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 625/1000, MSE 1.13959/0, Gradient 0.209107/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 650/1000, MSE 1.13923/0, Gradient 0.178104/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 675/1000, MSE 1.1391/0, Gradient 0.18145/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 700/1000, MSE 1.13574/0, Gradient 1.46268/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 725/1000, MSE 1.13427/0, Gradient 0.250621/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 750/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.100549/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 775/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0989743/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 800/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0980532/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 825/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0979794/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 850/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0979756/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 875/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0979717/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 900/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0979714/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 925/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0979713/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 950/1000, MSE 1.13294/0, Gradient 0.0341737/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 975/1000, MSE 1.13247/0, Gradient 0.198892/1e-006
TRAINCGF-srchbre, Epoch 1000/1000, MSE 1.13015/0, Gradient 0.433414/1e-006

参考技术A 建议你去网上下载一个checkmark,matlab写的,里面有你需要的全部东东,还有一些更宝贵的代码

以上。
做过的老狼
参考技术B 陷入奇异点了。

以上是关于matlab中的神经网络拟合怎么在mse=1左右就不走了? 请问是他已经收敛了么。这样的结果可以用么?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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