通过哪些参数看神经网络拟合出来的函数效果?神经网络拟合时如何确定隐藏的节点数?

来源：学生作业帮编辑：搜搜考试网作业帮分类：综合作业时间：2024/05/16 16:20:09

主要看均方误差和其百分比（准确率）.假如你拟合出来是ui,计算（yi-ui）^2的平均值,然后计算这个平均值与yi平均值的比（也就是均方误差百分比）,当然用1减去这个百分比就是准确率了.一般也会画一幅图,把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来,直观对比.
拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定,只能凭借经验和试凑.一般情况下,问题的复杂程度（非线性程度和维度）越高,隐含层节点数越多.这里介绍一个小经验：先用不太大的节点数进行预测,如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升,则应该继续增加.如果增加节点数测试集准确率增加很不明显,而训练集准确率还是有所提升,则不应该继续增加,当前的就是很理想的,继续增加节点数只会起到反效果.
再问：请问;隐含层的节点数不同，拟合出来的图像都不一样，有时为什么会出现同一个方差值，只是Retrain，为什么出来的图像都不一样呢？

用matlab进行函数拟合,用最简单的线性拟合函数拟合后,效果不是很好,想用BP神经网络对函数表达式优化求matlab的神经网络对实验数据进行拟合程序 BP神经网络中怎么确定节点数? BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳最小二乘法非线性拟合的参数误差如何确定? MATLAB进行人工神经网络拟合求助如何在matlab中确定多项式拟合的阶数人工神经网络函数的传递函数怎样确定的 BP神经网络中隐含层的神经元数怎么确定神经网络的应用有哪些? MATLAB做bp神经网络预测的几个参数我搞不懂.BP神经网络中某一层的神经元个数与那一层的节点数有什么区别联系.假设一请教origin 75线性拟合时,如何延长拟合出来的直线?