matlab调整trainingOptions的详细方法
时间: 2023-08-23 18:04:44 浏览: 48
在MATLAB中,可以使用 `trainingOptions` 函数来设置神经网络的训练参数。该函数的语法如下:
```matlab
options = trainingOptions(optimizer, ...)
```
其中,`optimizer` 是一个字符串,表示所使用的优化器类型。除此之外,还可以根据需求设置以下参数:
- `MaxEpochs`:最大迭代次数。
- `MiniBatchSize`:每次迭代的样本批大小。
- `InitialLearnRate`:初始学习率。
- `LearnRateDropFactor`:学习率下降因子。
- `LearnRateDropPeriod`:学习率下降周期。
- `L2Regularization`:L2正则化参数。
- `Shuffle`:是否对数据进行随机重排。
- `Verbose`:是否显示训练过程信息。
- `Plots`:是否显示训练过程图像。
例如,以下代码片段展示了如何设置训练参数:
```matlab
% 设置训练参数
opts = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 10, ...
'L2Regularization', 0.001, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Verbose', true, ...
'Plots', 'training-progress');
```
需要注意的是,不同的优化器支持的参数可能不同。更详细的训练参数设置方法可以查阅 MATLAB 帮助文档。