matlab神经网络中的Mu图像怎么看

在 MATLAB 的神经网络工具箱中，Mu 值可以用来评估神经网络的权重衰减效果。通过绘制 Mu 值的曲线，可以找到合适的 L2 衰减系数，以提高神经网络的泛化能力。

在 MATLAB 中，可以使用以下命令来训练神经网络并绘制 Mu 值的曲线：

% 加载数据集
load iris_dataset;

% 创建神经网络模型
net = patternnet(10);

% 设置训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = false;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.max_fail = 10;

% 设置 L2 衰减系数的取值范围
mu_values = logspace(-4, 2, 50);

% 训练神经网络并绘制 Mu 曲线
mu_curve = zeros(size(mu_values));
for i = 1:length(mu_values)
    net.trainParam.weightDecay = mu_values(i);
    [net, tr] = train(net, irisInputs, irisTargets);
    mu_curve(i) = tr.mu(end);
end
semilogx(mu_values, mu_curve);
xlabel('L2 衰减系数');
ylabel('Mu 值');

这里，使用 iris 数据集来训练一个具有 10 个隐藏层神经元的神经网络模型。设置了训练参数，包括最大训练轮数、目标误差、最大失败次数等。然后，设置了 L2 衰减系数的取值范围，并使用训练函数 train 对神经网络进行训练，计算出每个 L2 衰减系数对应的 Mu 值。最后，使用 semilogx 函数绘制 Mu 曲线。通过观察 Mu 曲线，可以找到最佳的 L2 衰减系数，以提高神经网络的泛化能力。