请教：对于bp网络，matlab训练次数太少怎么回事？

eiyoup

我用matlab的NNTOOL来实现bp网络的评价功能，我把训练函数统统试用，结果总是训练20次左右就结束了，误差却远远不满足要求，怎么回事啊？

我也不是科班的，只是论文用到这一块，太专业了，劳烦大虾们详细指点，谢谢！！！！！！！
要是能大白话的指点一下NNTOOL的使用步骤更好，我怀疑我用的不对，就这几天，还没这方面的书。

另外：训练次数难道是越少越好？象我这种情况是不是就叫“陷入局部最优”了？

eight

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[ 本帖最后由 ChaChing 于 2010-7-9 14:15 编辑 ]

engine2003

是不是最小训练目标太大了？

eiyoup

thanku! 我看了你的总结，很清晰！但是看来我的步骤没错，我还是不明白问题在哪里。
另外，在网络CREAT后，不用初始化权重就可以直接TRAIN吗？

eiyoup

原帖由 engine2003 于 2007-1-16 22:20 发表
是不是最小训练目标太大了？

不好意思，这句话是什么意思？

eight

原帖由 eiyoup 于 2007-1-16 22:42 发表


不好意思，这句话是什么意思？

目标误差goal设置太大了，例如如果设置为1，我想第一次迭代就收敛了

eight

在网络CREAT后，不用初始化权重就可以直接TRAIN吗？

如果没有指定，matlab执行默认的程序进行权重的初始化（没有具体研究过）。当然可以自己设定，在View按钮后有个Initialize选项卡中

[ 本帖最后由 eight 于 2007-1-16 23:18 编辑 ]

eiyoup

原帖由 eight 于 2007-1-16 22:55 发表


目标误差goal设置太大了，例如如果设置为1，我想第一次迭代就收敛了

我的目标误差设0.0001，网络结构为17－9－1，隐层tansig，输出层purelin, 用trainscg训练，仅仅17.8次，蓝色线就到达黑色线位置，再看误差，大大的咧！0.01都不到。 想不出因为什么。

lxq

估计这就是陷入了局部最小了
换不同的函数训练看看
好象有时候不同的训练数值用不同的函数效果不一样的

隐层tansig，输出层用logsig, 用trainlm训练 try

eight

原帖由 eiyoup 于 2007-1-17 12:38 发表


我的目标误差设0.0001，网络结构为17－9－1，隐层tansig，输出层purelin, 用trainscg训练，仅仅17.8次，蓝色线就到达黑色线位置，再看误差，大大的咧！0.01都不到。 想不出因为什么。

你输出层用logsig试试吧。

再看误差，大大的咧！0.01都不到

——在哪里查看的误差？如果蓝色线到达黑色线，且你的黑色线设置为0.0001，则不可能是你说的0.01

eiyoup

多谢诸位！情况改进中，目前还不很令人满意，在努力！

以大家的经验，比较成功的步数一般是多少呢？

lxq

我以前也做过一个很简单的

步数是自己调  调到最好就是

另外常规BP网络的稳定性能不是很好

可以考虑利用改进的BP网络 或用其他网络