Размер скрытых слоев в сети в виде вектора-строки. Длина вектора определяет количество скрытых слоев в сети.

Пример: Например, можно задать сеть с 3 скрытыми слоями, где первый размер скрытого слоя равняется 10, второе равняется 8, и третье равняется 5 можно следующим образом: [10,8,5]

Размеры ввода и вывода обнуляются. Программное обеспечение настраивает размеры их во время обучения согласно обучающим данным.

Типы данных: single | double

Учебное имя функции в виде одного из следующих.

Пример: Например, можно задать переменный алгоритм градиентного спуска скорости обучения как алгоритм настройки можно следующим образом: 'traingdx'

Для получения дополнительной информации об учебных функциях смотрите, Обучают и Применяют Многоуровневые Мелкие Нейронные сети и Выбирают Multilayer Neural Network Training Function.

Типы данных: char

Функция эффективности. Значением по умолчанию является 'crossentropy'.

Этот аргумент задает функцию, используемую, чтобы измерить уровень сети. Функция эффективности используется, чтобы вычислить производительность сети во время обучения.

Для списка функций, в окне команды MATLAB, help nnperformance типа.