Netlab - 如何計算錯誤？

我想優化和驗證在Matlab上使用Netlab的神經網絡Netlab - 如何計算錯誤？

我想找到每個迭代的誤差值，所以我可以看到一個圖上的收斂。這可以通過存儲在命令窗口中的誤差，這是通過使用ERRLOG是NETOPT輸出設定選項（1）到完成來完成。

然而，這些錯誤是不一樣的mlperr其給出的0.5 *（平方誤差的總和）爲最後一次迭代的誤差值。如果我不知道它們是如何計算的，我無法真正有效地使用它們。

有沒有人知道命令窗口中顯示的錯誤代表了什麼（我正在使用縮放共軛梯度作爲我的優化算法）？

對於網絡運行的每個迭代，是否有一種方法來存儲mlperr？

任何幫助非常感謝，非常感謝！

但是它給出不同的結果來運行具有以下選項（14）指定的迭代次數的網絡，而不是k代表某種原因。

2016-11-19 Archie

您可能需要發佈代碼示例才能獲得更多定向幫助。你嘗試了什麼？總之請創建一個[最小化，完整和可驗證的示例]（http://stackoverflow.com/help/mcve） –

我已經設法解決這個問題！通過netopt作爲錯誤日誌給出的錯誤確實與mlperr中給出的錯誤相同，然而一個是使用我的驗證集計算出來的，另一個是我的訓練集中的數據，它們有很多數據點，這些數據點可以解釋不同之處！ – Archie

如果你不介意的話，這將是很好的解決方案發布到你的問題作爲答案，這可能有助於在未來的人:) +1 –

是肯定，

的ERRLOG矢量，作爲輸出到網絡優化函數創建NETOPT使用以下語法

[NET, OPTIONS, ERRLOG] = netopt(NET, OPTIONS, X, T, ALG)

ERRLOG的每一行給出0.5 * SSE （平方和誤差）用於網絡優化的對應迭代。計算預測輸出（y）和目標輸出（t）之間的誤差。

的MLPERR功能所行的語法如下

E = mlperr(NET, X, T)

它也給預測輸出（y）和目標輸出（T）之間的0.5 * SSE，但作爲網絡參數是恆定的（NET應被預先訓練），E是一個奇異值。

如果NETOPT用一個ERRLOG輸出運行，然後MLPERR用相同的網絡和變量運行，È應該是相同的值作爲ERRLOG（的最終行的值網絡優化的最終迭代之後的錯誤）。

希望這對某人有用！

2016-12-04 12:17:00 Archie

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