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原创|使用教程|编辑:郝浩|2013-04-22 14:27:51.000|阅读 4530 次
概述:在上一文中,我们利用了NeuralExpert建立了一个神经网络,接下来我们将介绍如何训练神经网络。
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在上一文中,我们利用了NeuralExpert建立了一个神经网络,接下来我们将介绍如何训练神经网络。默认工具栏Necessities中包含了基本的网络控制,如下图所示:
如果这个工具栏不可见,在工具菜单中选择"Customize",然后勾选 "Necessities" 复选框从而激活工具栏。
监视模拟进程:
Simulation Progress窗口提供了一个已运行的训练步数的实时图形视图。如果该窗口不可见,双击向前控制器。
例如:
1、打开File菜单,选择"Open,"或者键入"Ctrl+O,"或者点击 工具栏按钮。
2、浏览文件"…\NeuroSolutions\SampleData\CrabMLP.nsb",然后双击该文件。
3、点击Start按钮,开始训练网络。将训练步数设置为1000,如果训练成功,学习曲线应该是下图所示的样子:
红线对应于训练集的误差,蓝线对应交叉验证集的误差。在大多数情况下,你会发现,交叉验证误差将随着训练误差一起下降,但是随着训练过度,交叉验证误差最终将上升。当交叉验证误差达到底部时,网络配置自动保存网络权重。
注意:
在训练成功后,保存breadboard
1、在File菜单中,选择"Save,"或者按"Ctrl+S,"又或者点击保存按钮。
2、如果你没有保存breadboard,系统会提示您保存神经网络。
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