全连接神经网络训练结果图

全连接神经网络的训练结果图可以通过MATLAB中的Neural Network Toolbox来查看。在训练过程中，可以使用plot函数来绘制误差变化图。该图显示了训练次数与误差之间的关系，可以帮助我们了解网络的训练进展情况。另外，还可以使用view函数来查看网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的连接情况。通过观察权值矩阵，可以了解各个变量在网络中的权重分布情况。如果对于MATLAB中BP神经网络训练图不太理解，可以参考Neural Network Toolbox的官方文档或者搜索相关的教程和示例来获取更多帮助。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *3* [神经网络结果图如何看,神经网络训练结果分析](https://blog.csdn.net/aifans_bert/article/details/127233929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [全连接神经网络详解](https://blog.csdn.net/ShiningLeeJ/article/details/126676581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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