MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 中performance

在MATLAB工具箱中nntraintool中的progress窗口中，performance是指神经网络在当前epoch中对于训练集的性能表现。通常来说，performance的值越小，神经网络的性能表现越好。在神经网络的训练过程中，我们会使用一个性能函数来衡量神经网络的性能表现，常见的性能函数包括MSE（均方误差）、交叉熵等。在每个epoch的训练结束后，我们会根据当前神经网络在训练集上的性能表现来调整网络的权重和偏置，以便提高网络的性能表现。在训练过程中，我们可以通过观察performance的变化来判断神经网络的训练效果，如果performance的值不断下降，说明神经网络的性能表现正在不断提高；如果performance的值不再下降，说明神经网络的性能表现已经达到了一个瓶颈。

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MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 中sum squared param

在MATLAB工具箱中nntraintool中的progress窗口中，sum squared param是指神经网络中所有权重和偏置的平方和。在神经网络的训练过程中，我们会使用一个误差函数来衡量神经网络的性能表现，常见的误差函数包括MSE（均方误差）、交叉熵等。误差函数的值越小，神经网络的性能表现越好。在神经网络的训练过程中，我们会使用梯度下降算法来最小化误差函数，其中的一个关键步骤就是计算误差函数对于权重和偏置的梯度。在计算梯度的过程中，sum squared param起到了一个正则化的作用，它可以帮助防止过拟合的发生，从而提高神经网络的泛化能力。在训练过程中，我们可以通过观察sum squared param的变化来判断神经网络的训练效果，如果sum squared param的值不断下降，说明神经网络的权重和偏置正在不断更新，训练效果正在不断提高。

MATLAB工具箱中nntraintool中的progress 窗口中Mu是啥？

在MATLAB工具箱中nntraintool中的progress窗口中，Mu是指学习速率的动量项。动量项是在权重更新过程中使用的一个额外的参数，它可以帮助加速神经网络的学习过程，并且使得网络的收敛更加稳定。在每次权重更新的时候，动量项会根据前一次权重更新的方向和大小进行调整，从而使得权重更新的过程更加顺畅。Mu的取值范围一般在0到1之间，较小的Mu值会使得网络的收敛速度变慢，但是可能会使得网络的收敛过程更加稳定；较大的Mu值会使得网络的收敛速度变快，但是可能会导致网络的收敛过程不稳定，甚至发生震荡。