MATLAB神经网络工具箱中Training State是啥？

在MATLAB神经网络工具箱中，Training State（训练状态）是指神经网络模型在训练过程中的状态和进展情况。训练状态包括当前训练的轮数、当前训练的误差和性能指标、当前训练的时间、训练的终止原因等信息。我们可以通过查看训练状态来了解神经网络模型的训练情况和性能表现，以便及时调整神经网络模型的参数和结构。在MATLAB神经网络工具箱中，我们可以通过训练函数（如train、trainlm等）的训练输出参数来获取训练状态。此外，MATLAB还提供了可视化工具，如trainlm、trainbr等，可以实时显示神经网络模型的训练状态和性能指标，方便用户实时监控神经网络模型的训练过程。

相关问题

ReLU函数在MATLAB神经网络工具箱中的参数是什么？

在MATLAB神经网络工具箱中，ReLU函数的参数为'relu'。在创建神经网络模型时，可以使用以下代码将ReLU函数作为激活函数添加到神经网络层中：

layer = reluLayer();

也可以在创建自定义层时使用'ReLU'作为层的类型：

classdef CustomLayer < nnet.layer.Layer
  
  properties
    % 层的属性
  end
  
  methods
    function layer = CustomLayer(name)
      % 层的构造函数
      layer.Name = name;
      layer.Type = 'ReLU';
    end
    
    function Z = predict(layer, X)
      % 正向传播
      Z = relu(X);
    end
    
    function [dLdX] = backward(layer, X, ~, dLdZ, ~)
      % 反向传播
      dLdX = dLdZ.*(X>=0);
    end
  end
end

MATLAB神经网络工具箱中的gradient参数是什么？

MATLAB神经网络工具箱中的gradient参数是指用于计算误差函数相对于网络权重和偏置的梯度的算法。gradient参数可以设置为以下选项之一：

1. "traingd"：标准梯度下降算法。
2. "traingda"：自适应学习率梯度下降算法。
3. "traingdm"：动量梯度下降算法。
4. "traingdx"：自适应学习率动量梯度下降算法。

这些算法在训练神经网络时可以用于更新权重和偏置，以最小化误差函数。