matlab 神经网络

Question

训练好的神经网络，误差也小，但，在调用测试的时候就出不来正确的数是怎么回事？

我实验的案例是MATLAB神经网络43个案例分析中的BP神经网络拟合y=x^2*x^2

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

在这种情况下，可能有以下几种原因导致训练好的神经网络在测试时不能给出正确的结果：

1. 过拟合：神经网络在训练时过度拟合了训练数据，导致在测试数据上表现不佳。这种情况下，需要对神经网络进行正则化处理，如增加dropout层或者减少网络的复杂度。
2. 数据不一致：训练数据和测试数据的分布不一致，导致神经网络在测试数据上表现不佳。在这种情况下，需要确保训练集和测试集的数据分布尽可能相似。
3. 输入数据处理不当：在将测试数据输入神经网络之前，需要对数据进行与训练时相同的预处理操作，如归一化、标准化等。
4. 参数设置不合适：可能训练时使用了不合适的参数，如学习率过大或者过小，导致神经网络无法在测试数据上收敛。在这种情况下，需要调整参数重新训练神经网络。 对于您提到的案例，如果在测试时神经网络无法正确拟合y=x^2*x^2的函数，可以尝试检查以上几个可能的原因。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于训练和测试一个简单的BP神经网络：

% 生成训练数据
X_train = 0:0.1:1;
Y_train = X_train.^2 .* X_train.^2;
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 一个包含10个隐藏层神经元的全连接神经网络
% 训练神经网络
net = train(net, X_train, Y_train);
% 生成测试数据
X_test = 0.5;
Y_test = X_test.^2 .* X_test.^2;
% 测试神经网络
Y_pred = net(X_test);
disp(['真实值：' num2str(Y_test)]);
disp(['预测值：' num2str(Y_pred)]);

通过检查训练和测试过程中的数据处理、神经网络结构和参数设置等方面，可以帮助解决神经网络在测试时无法给出正确结果的问题。