net.trainparam.show=10;

net.trainparam.show=10; 是一个神经网络的训练参数，用于指定每隔多少个训练迭代步骤显示一次训练进度。在进行神经网络训练时，会根据给定的训练数据和目标输出进行多轮迭代的权重更新，通过不断调整权重来优化网络的准确性和性能。

这个训练参数 show=10，表示在每训练10个步骤后显示一次训练进度。训练进度的显示可以是训练误差的变化情况、准确率的变化情况等，显示的形式可以是文本输出、图形展示等。

通过设置这个参数，可以让训练过程更加可视化，有效地监控训练的进展，并及时发现和解决潜在的问题。比如，如果训练误差在训练的某个阶段出现异常波动，我们可以及时调整学习率、增加训练数据等操作，以提高训练质量。

同时，这个参数的设置还可以根据具体的问题和训练数据进行调整。如果训练数据量很大，训练时间很长，可以适当增大 show 的数值；如果训练数据量不大，可以适当减小 show 的数值，以便更频繁地查看训练进度。

总之，net.trainparam.show=10 这个参数的设置可以帮助我们更好地了解神经网络的训练进程，及时发现和解决问题，从而提高网络的性能和准确性。

相关问题

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-Marquardt 算法。迭代次数为 200，学习率为 0.1，目标精度为 0.01。在训练过程中，每 100 次迭代会输出一次训练进度，并打开训练界面。

% 构建神经元网络 gwwnet=newff(minmax(inputSampledata),[3,3,1],...%%% 目前包含2个隐层和1个输出层，输入层无需定义。网络结构可自行调整 {'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %%% 传递函数可尝试：tansig、purelin和logsig gwwnet.trainParam.show = 50; gwwnet.trainParam.lr = 0.05; gwwnet.trainParam.epochs = 200; gwwnet.trainParam.goal = 1e-3;

这段代码看起来像是在构建一个三层前馈神经网络（Feedforward Neural Network），其中包含两个隐层和一个输出层。传递函数使用的是tansig和purelin，训练算法使用的是trainlm。参数设置包括show（显示训练进程的频率）、lr（学习率）、epochs（训练的最大轮数）和goal（训练误差的目标值）。这个网络的输入层没有被定义，可能是因为输入样本数据还没有被加载进来。