MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 中Effective#param是啥意思？

在nntraintool工具箱中，progress窗口中的Effective#param指的是当前训练中实际被优化的参数数量。在神经网络训练过程中，可能存在某些参数被固定或者被设定为不可训练的情况，这些参数就不会被优化，实际上参与优化的参数数量就会比原来的参数数量小。Effective#param就是指实际参与优化的参数数量。

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MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 中sum squared param

在MATLAB工具箱中nntraintool中的progress窗口中，sum squared param是指神经网络中所有权重和偏置的平方和。在神经网络的训练过程中，我们会使用一个误差函数来衡量神经网络的性能表现，常见的误差函数包括MSE（均方误差）、交叉熵等。误差函数的值越小，神经网络的性能表现越好。在神经网络的训练过程中，我们会使用梯度下降算法来最小化误差函数，其中的一个关键步骤就是计算误差函数对于权重和偏置的梯度。在计算梯度的过程中，sum squared param起到了一个正则化的作用，它可以帮助防止过拟合的发生，从而提高神经网络的泛化能力。在训练过程中，我们可以通过观察sum squared param的变化来判断神经网络的训练效果，如果sum squared param的值不断下降，说明神经网络的权重和偏置正在不断更新，训练效果正在不断提高。

ts中@param是什么意思

在 TypeScript 中，@param 是一种 JSDoc 标记，用于为函数参数提供描述。通常在函数定义之前，使用 @param 标记来说明函数的参数列表及其含义。例如：

/**
 * Add two numbers.
 * @param {number} num1 - The first number to add.
 * @param {number} num2 - The second number to add.
 * @returns {number} The sum of the two numbers.
 */
function add(num1: number, num2: number): number {
  return num1 + num2;
}

在这个例子中，@param 标记用于说明 add 函数的两个参数 num1 和 num2 的类型和含义。这些标记可以帮助其他开发人员更好地理解代码，并提供更好的文档化支持。