В этом примере показано, как использовать plotperform получить график значений ошибок обучающей записи относительно количества циклов обучения.
[x,t] = bodyfat_dataset;
net = feedforwardnet(10);
[net,tr] = train(net,x,t);
plotperform(tr)
Как правило, ошибка уменьшается после больших эпох обучения, но может начать увеличиваться на наборе данных валидации, когда сеть начинает переподгонять обучающие данные. В настройке по умолчанию обучение останавливается после шести последовательных увеличений ошибки валидации, и лучшая эффективность берется из эпохи с самой низкой ошибкой валидации.
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте
Памятка переводчика
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.