用matlab训练好bp神经网络之后,在调用这个网络去预测另外的数据(输入参数跟训练的时候一样,只改变了输出参数,输出参数只有一个,就是我训练的时候输出参数用的是实测值,预测的时候输出参数用的是理论值与实测值的偏差),但是运行之后output里的数据跟没改之前一样,请问这是怎么回事呀~
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- 李高飞 2023-04-01 20:30关注
这个问题可能涉及到多个方面,以下是一些可能的原因和解决方法:
数据预处理问题:在输入新数据之前,可能需要对新数据进行与训练数据相同的预处理,如特征缩放、标准化等,以确保新数据与训练数据具有相同的特征分布。
神经网络结构问题:可能需要检查神经网络的结构是否与训练时相同,包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量、激活函数等。
权重和偏置问题:神经网络的输出取决于权重和偏置的设置。在使用神经网络进行预测时,需要确保使用了正确的权重和偏置。
输出层激活函数问题:在训练时可能使用不同的激活函数。在预测时,需要使用与训练时相同的激活函数,以确保输出结果正确。
数据标签问题:在训练时,可能使用了不同的标签类型。在预测时,需要使用与训练时相同的标签类型,以确保输出结果正确。
综上所述,要解决这个问题,需要检查和比较训练和预测的设置和参数,以确保它们相同,并检查预处理和输出结果的正确性。如果仍然无法解决问题,可以尝试重新训练神经网络,或者考虑使用其他机器学习算法。
解决 1无用
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