'Shuffle', 'every-epoch', ...

在MATLAB中，LSTM训练时可以使用'Shuffle'和'every-epoch'参数来控制数据的打乱方式。

'Shuffle'参数控制是否随机打乱数据，默认为true，即每轮训练时都会随机打乱数据。如果将其设置为false，则每轮训练时数据的顺序将不会改变，这样可以保证模型在学习时序特征时不会受到影响。

'every-epoch'参数控制是否在每轮训练结束后重新打乱数据，默认为true，即每轮训练结束后都会重新打乱数据。如果将其设置为false，则数据的打乱顺序将只在第一轮训练前进行一次，后续训练将沿用这个顺序，这样可以减少数据打乱带来的影响。

因此，如果希望保证LSTM模型学习时序特征时不受到影响，可以将'Shuffle'和'every-epoch'都设置为false，这样数据的打乱顺序将只在第一轮训练前进行一次，并且每轮训练时数据的顺序都不会改变。

相关问题

options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 20, ... 'MiniBatchSize', 128, ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', true);解释这个代码

这段代码定义了神经网络的训练选项，用于指定训练过程中使用的优化算法、训练轮数、批次大小、学习率等参数。

具体来说，该神经网络的训练选项包括以下参数：

- `adam`：指定使用Adam优化算法来训练神经网络。
- `MaxEpochs`：指定最大的训练轮数，这里设置为20。
- `MiniBatchSize`：指定每一批次的样本数量，这里设置为128。
- `InitialLearnRate`：指定初始学习率，这里设置为0.001。
- `Shuffle`：指定每一轮训练时是否对样本进行随机打乱，这里设置为每轮都打乱。
- `Verbose`：指定是否输出训练过程的详细信息，这里设置为输出。

通过这些训练选项的设置，可以有效地控制神经网络的训练过程，提高训练效果，并且可以根据具体情况进行调整。例如，可以增加训练轮数、调整批次大小、学习率等参数，以提高神经网络的训练效果。

options = trainingOptions('adam',... % sgdm 'MiniBatchSize',60, ...%40 50 'MaxEpochs',100,... %60 'Verbose',true, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'InitialLearnRate',0.01,... %1e-2 0.05 0.01 'L2Regularization', 0.002, ... % 0.01 0.02 'Plots','training-progress'... );

根据您提供的代码片段，这是一个用于配置训练选项的示例。

首先，您选择了优化器为Adam（也提到了SGDM）。Adam是一种常用的优化算法，用于在深度学习中更新模型的权重。SGDM指的是随机梯度下降法的动量版本。

接下来，您设置了MiniBatchSize为60。Mini-batch是指在训练过程中一次处理的样本数。这里设置为60意味着每次迭代时会处理60个样本。

然后，您将MaxEpochs设置为100。MaxEpochs表示训练过程中的最大迭代次数。

Verbose设置为true，表示训练过程中会显示详细的输出信息。

Shuffle参数设置为'every-epoch'，表示每个epoch都会对数据进行洗牌，以增加训练的随机性。

InitialLearnRate设置为0.01，表示初始学习率为0.01。学习率控制了模型在每次迭代中对参数进行更新的步长。

L2Regularization参数设置为0.002，表示L2正则化的系数。L2正则化用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

最后，Plots参数设置为'training-progress'，表示训练过程中会显示训练进度的图表。

请注意，这些参数值是根据您的注释提供的替代选项。具体的参数值应根据您的数据和模型进行调整和优化。

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