Постройте производительность сети
В этом примере показано, как использовать plotperform получить график учебных ошибочных значений записи против количества циклов обучения.
[x,t] = bodyfat_dataset; net = feedforwardnet(10); [net,tr] = train(net,x,t); plotperform(tr)
Обычно ошибка уменьшает после большего количества эпох обучения, но может начать увеличиваться на наборе данных валидации, когда сеть начинает сверхсоответствовать обучающим данным. В настройке по умолчанию учебные остановки после шести последовательных увеличений ошибки валидации и лучшей эффективности взяты с эпохи с самой низкой ошибкой валидации.
