用MATLAB工具箱中怎么找到performance最好的的迭代次数的模型

在MATLAB神经网络工具箱中，可以使用train函数来训练神经网络，并使用plotperform函数来绘制网络的性能曲线。为了找到性能最好的迭代次数，可以使用网络的交叉验证功能来评估网络在不同迭代次数下的性能。

具体步骤如下：

1. 使用train函数训练神经网络，并设置交叉验证参数。

net = train(net, inputs, targets, 'useParallel','yes', 'showResources','yes', 'useGPU','yes', 'ValidationFcn', 'mse', 'ValidationPatience', 10, 'MaxEpochs', 100, 'MiniBatchSize', 64);

其中，ValidationFcn参数指定交叉验证所使用的性能函数，ValidationPatience参数指定网络在连续多少个迭代中没有改进时停止训练，MaxEpochs参数指定网络的最大迭代次数，MiniBatchSize参数指定每个小批量的样本数。

2. 使用crossval函数进行交叉验证，并绘制性能曲线。

[net, tr] = crossval(net, inputs, targets, 'KFold', 5);
plotperform(tr)

其中，crossval函数可以将数据集分成若干个子集，每个子集轮流作为验证集，其他子集作为训练集进行交叉验证。plotperform函数可以绘制交叉验证过程中的性能曲线，包括训练误差曲线、验证误差曲线和测试误差曲线。

3. 根据性能曲线找到性能最好的迭代次数。

根据性能曲线可以找到性能最好的迭代次数，例如找到验证误差最小的迭代次数，并使用该迭代次数来训练最终的神经网络模型。

[~, i] = min(tr.val{1});
best_epoch = tr.epoch(i);
net = train(net, inputs, targets, 'useParallel','yes', 'showResources','yes', 'useGPU','yes', 'MaxEpochs', best_epoch, 'MiniBatchSize', 64);