matlab 神经网络plots

在Matlab中，可以使用神经网络工具箱来进行神经网络训练和可视化。在进行神经网络训练后，可以使用"plots"函数来绘制不同的神经网络图表。这些图表包括网络结构图、权重和偏差图以及性能曲线图等。通过这些图表，可以更好地理解神经网络的结构和训练效果。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB 神经网络函数](https://blog.csdn.net/weixin_57038822/article/details/123797677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

matlab 神经网络图

您可以使用 MATLAB 的 Neural Network Toolbox 来绘制神经网络图。具体步骤如下：

1. 创建一个神经网络对象，例如：net = feedforwardnet([10 5])，其中 [10 5] 表示有两个隐藏层，第一个隐藏层有 10 个神经元，第二个隐藏层有 5 个神经元。
2. 使用 view(net) 命令来查看神经网络的结构。
3. 在弹出的窗口中，选择 Edit Plots，然后选择 Layout。
4. 在 Layout 窗口中，可以添加、删除、移动和调整神经元之间的连线。
5. 点击 OK 按钮保存并关闭窗口。

以下是一个简单的示例代码：

% 创建一个神经网络对象
net = feedforwardnet([10 5]);

% 查看神经网络结构
view(net);

% 编辑神经网络图
h = findobj(gcf,'type','line');
set(h,'linewidth',2);

matlab神经网络调参

### Matlab 中神经网络参数调整的方法

在 MATLAB 的神经网络工具箱中，可以方便地创建、训练和评估各种类型的神经网络模型。对于参数调整而言，MATLAB 提供了一系列内置函数和支持来优化这些参数。

#### 使用 `train` 函数进行自动调参
通过设置不同的选项并多次运行训练循环，可以实现对某些重要超参数（如学习率、动量因子等）的手动调节[^1]。然而更推荐的方式是利用 `trainNetworkOptions` 结合交叉验证来进行自动化搜索最佳配置：

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 32,... % 设定批量大小
    'InitialLearnRate', 0.01,...
    'ValidationData', validationSet,...
    'ValidationFrequency', 30,...
    'Verbose', false,...
    'Plots', 'training-progress');

此代码片段展示了如何定义一些常用的超参数及其初始值，并指定了用于监控性能的验证数据集以及绘图选项以便于观察训练进度。

#### 手动调整特定层属性
除了全局性的超参数外，在构建多层感知器或其他复杂结构时还可以单独修改各隐藏层的具体特性。例如更改激活函数类型或正则化系数等:

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20,'Padding','same') % 定义卷积核尺寸为5x5，输出通道数为20
    
    reluLayer()                                % ReLU作为激活函数
    
    fullyConnectedLayer(numClasses)            % 输出层连接到类别数量
];

上述例子说明了怎样指定每一层内部的关键参数，比如这里设置了第一个二维卷积层中的滤波器数目与步幅等细节。

#### 超参数的选择依据
当涉及到像批处理规模这样的具体数值设定时，则需考虑计算资源限制和个人经验法则。通常较小批次有助于提高泛化能力但会增加噪声；较大批次虽然收敛速度快却可能导致过拟合现象发生。因此合理范围内的试探性实验必不可少[^2]。