MATLAB神经网络工具箱中performance代表什么？

在MATLAB神经网络工具箱中，performance（性能）代表神经网络模型的预测性能和误差。通常情况下，我们使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等指标来衡量神经网络模型的性能。在训练神经网络模型时，我们可以通过设置性能函数来选择合适的性能指标，以便根据实际问题和数据情况来优化神经网络模型。在训练过程中，我们可以通过监控性能的变化来判断神经网络模型是否收敛和是否出现过拟合等问题。因此，性能是评估和优化神经网络模型的重要指标之一。

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matlab BP神经网络工具箱中的validation checks参数怎么更改？

在 MATLAB 的 BP神经网络工具箱中，可以使用 `configure` 函数来设置神经网络的各种参数，包括 validation checks 参数。

以下是一个示例代码，演示如何设置 validation checks 参数：

% 导入数据
load iris_dataset;
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 创建神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

% 设置 validation checks 参数
net.performFcn = 'mse';
net.trainFcn = 'trainlm';
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideMode = 'sample';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.min_grad = 1e-6;
net.performParam.regularization = 0.1;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets);

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs);

在上面的示例中，我们设置了神经网络的训练函数为 `trainlm`，性能函数为 `mse`，分割数据函数为 `dividerand`，划分比例为 70% 训练数据、15% 验证数据和 15% 测试数据，最大训练次数为 100 次，目标误差为 0.01，最小梯度为 1e-6，正则化参数为 0.1。

你可以根据自己的需要修改这些参数，例如更改训练函数、性能函数、分割数据函数、划分比例、最大训练次数、目标误差、最小梯度、正则化参数等。

MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 中performance

在MATLAB工具箱中nntraintool中的progress窗口中，performance是指神经网络在当前epoch中对于训练集的性能表现。通常来说，performance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，我们会使用一个性能函数来衡量神经网络的性能表现，常见的性能函数包括MSE（均方误差）、交叉熵等。在每个epoch的训练结束后，我们会根据当前神经网络在训练集上的性能表现来调整网络的权重和偏置，以便提高网络的性能表现。在训练过程中，我们可以通过观察performance的变化来判断神经网络的训练效果，如果performance的值不断下降，说明神经网络的性能表现正在不断提高；如果performance的值不再下降，说明神经网络的性能表现已经达到了一个瓶颈。