net = feedforwardnet([hidden_layer_1_size, hidden_layer_2_size, ..., hidden_layer_k_size], 'trainlm');是什么意思,里面的参数怎样设定
时间: 2023-05-27 18:05:04 浏览: 48
这行代码创建了一个前馈神经网络(feedforward neural network),其中包含了k个隐藏层,每个隐藏层的大小分别为hidden_layer_1_size, hidden_layer_2_size, ..., hidden_layer_k_size。该网络使用Levenberg-Marquardt算法(trainlm)进行训练。
参数的设定需要根据具体问题来确定,一般需要考虑以下几个因素:
1. 隐藏层的数量和大小:这通常需要通过试验来确定,可以尝试不同的组合来找到最佳的结构。
2. 训练算法:不同的训练算法适用于不同的问题,通常需要比较各种算法的性能来选择最适合的算法。
3. 学习率和动量:这些参数可以影响模型的收敛速度和稳定性,需要根据具体问题进行调整。
4. 正则化参数:正则化可以帮助防止过拟合,需要根据模型的表现来调整正则化参数的大小。
5. 激活函数:不同的激活函数适用于不同的问题,需要根据具体问题来选择最适合的激活函数。
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initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels)
这个代码是在进行神经网络的初始化,其中 `randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels)` 函数是用来生成随机的权重矩阵。这个函数会接受两个参数:`hidden_layer_size` 表示隐藏层的大小,`num_labels` 表示输出层的大小(即分类的数量)。函数的作用是返回一个大小为 `(hidden_layer_size+1) x num_labels` 的矩阵,其中 `hidden_layer_size+1` 是因为还需要考虑偏置项。
initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size)
这行代码是在使用随机初始化方法来初始化神经网络中第一层权重矩阵的参数。其中,`input_layer_size` 表示输入层的神经元数量,`hidden_layer_size` 表示隐藏层的神经元数量。`randInitializeWeights` 函数会返回一个大小为 `(hidden_layer_size, input_layer_size + 1)` 的矩阵,其中 `+1` 表示偏置项。这个矩阵的每个元素都是从均匀分布 `[−ε, ε]` 中随机选取的,其中 `ε` 是一个很小的数,通常取 `sqrt(6)/sqrt(input_layer_size+hidden_layer_size+1)`。这样做的目的是为了打破对称性,并且避免所有的权重都初始化为相同的值,从而使得神经网络能够更好地学习到不同的特征。