Я использовал инструмент настройки нейронной сети для обучения своих данных и получил результаты для каждой цели, которую я предоставил сети. Эти выходные данные находятся в пределах диапазона ошибок и хорошо подходят для сети. Но теперь я хочу предсказать выходные данные на основе входных выборок, не включенных в набор данных, который я ранее предоставил nnftool для получения выходных данных. Пожалуйста, скажите мне, как я могу это сделать? Входные выборки находятся в пределах диапазона обучающей выборки.
ОТВЕЧАТЬ
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Неверное понимание:
Обобщение: способность хорошо работать с данными, не предназначенными для обучения.
Переобучение: количество обучающих уравнений, Ntrneq, недостаточно превышающее количество неизвестных весов, Nw, может быть причиной УМЕНЬШЕНИЯ обобщения.
Смягчение: увеличьте Ndof и/или используйте остановку проверки (по умолчанию) и/или используйте регуляризацию (например, TRAINBR).
Недостаточно информации:
size(input) = [ I N ] = [ ? ? ] size(target) = [ O N ] = [ ? ? ] default number of training examples Ntrn = N-2*round(0.15*N) = ? number of training equations Ntrneq = Ntrn*O reference mean-square errors MSEtrn00 = mean(var(trntarget',1)) % Biased MSEtrn00a = mean(var(trntarget',0))% DOF adjusted MSEval00 = mean(var(valtarget',1)) % Unbiased MSEtst00 = mean(var(tsttarget',1)) % Unbiased
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ