【说明】matlab-BP训练参数-说明

在训练BP神经网络之前，我们都会设置相关的训练参数，那么matlab一共提供了哪些训练参数来供我们设置呢？这里我们来展示一下可以设置的参数分别有哪些，以及它们的默认值。

前言

在matlab中，用newff构建BP神经网络后，我们可以对net设置一些训练参数，再对模型进行训练。如下：

X = linspace(-3,3,100);                               % 用于训练的X
y = 10*sin(X);                                        % 用于训练的Y
net = newff(X,y,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');    % 初始化BP神经网络
net.trainparam.goal   = 0.00001;                      % 设置训练误差目标
net.trainparam.epochs = 15000;                        % 设置最大训练次数.
[net,tr,net_y] = train(net,X,y);                      % 训练

可以看到，用train训练前会设置相关的训练参数。

那么，可以设置哪些训练参数呢？一般来说，有以下两组参数：

1. trainparam：训练算法的相关参数

2. divideParam：数据分割方式的相关参数

下面我们来介绍一下trainparam和divideParam两组训练参数都有哪些。

一、trainParam参数详解

好了，我们先来说说net.trainparam的参数，它存放的是面向训练算法的一系列参数。

下面是trainParam的所有可设参数：

大家应该会留意到，trainParam的部分参数是相对训练算法而言的，有一些是某些训练算法的专属参数，例如trainlm中，就不支持设置学习率，这是因为lm算法中是没有学习率的，有些同学用lm算法，也在不断尝试调整lr参数，那就白忙活啦，所以大家设置时，需要根据自己选择的训练算法而设置哦。

二、divideParam参数详解

好了，下面我们再来说说net.divideParam参数，它存放的是数据分割的相关参数，它相对比较简单，只有三个属性，具体如下：

一般来说， trainRatio、valRatio和testRatio三者之和应该为1，如果不为1，matlab会自动按占比归一。

 例如trainRatio、valRatio和testRatio都设为2，则实际会归一为[0.333,0.333,0.333]

结束语

BP神经网络常设的就只有trainparam和divideParam两组训练参数，一个用于设置训练算法的参数，另一个用于设置数据分割。而trainparam里的参数并不是通用的，根据选择的训练算法设它相关的参数就可以了。