MATLAB绘制不同隐含层BP网络收敛对比曲线代码

在MATLAB中，绘制不同隐藏层神经网络BP（反向传播）训练过程中的收敛对比曲线通常涉及到数据预处理、模型构建、训练以及结果可视化几个步骤。这里是一个简化版的示例代码片段，假设我们已经有了两个不同隐藏层数的神经网络model1和model2：

% 假设data是输入数据，labels是对应标签
data = ...; % 读取或生成数据
labels = ...;

% 定义隐藏层数（例如，50和100作为例子）
num_layers = [50, 100]; % 可能的隐藏层数量

% 初始化收敛误差数组
training_errors = zeros(numel(num_layers), length(labels));

for i = 1:numel(num_layers)
    % 构建不同隐藏层的BP网络
    net{i} = feedforwardnet(num_layers(i)); % 使用feedforwardnet函数
    
    % 训练网络
    for j = 1:length(labels)
        traintargets = onehotencode(labels(j), size(net{i}.numClasses));
        [net{i}, ~] = train(net{i}, data, traintargets);
        
        % 记录当前网络的训练误差
        training_errors(i, j) = mean(crossentropy(net{i}(data), traintargets));
    end
end

% 绘制训练误差对比图
figure;
plot(num_layers', mean(training_errors, 2), 'o-', 'LineWidth', 2);
xlabel('隐藏层数');
ylabel('平均训练误差');
title('不同隐藏层BP网络收敛对比');

% 显示每个网络单独的训练曲线
hold on;
for i = 1:numel(num_layers)
    plot(num_layers(i) * ones(length(labels)), training_errors(i, :), '-r', 'LineWidth', 1);
end
legend('平均误差', num2str(num_layers'), 'Location', 'best');

%