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plotperform
Tracer les performances d’un réseau
Syntaxe
Description
Exemples
Tracer les performances de validation d’un réseau
Cet exemple montre comment utiliser plotperform
pour obtenir un tracé des valeurs d’erreur de l’enregistrement de l’apprentissage par rapport au nombre d’epochs de l'apprentissage.
[x,t] = bodyfat_dataset; net = feedforwardnet(10); [net,tr] = train(net,x,t);
plotperform(tr)
Généralement, l’erreur diminue après plusieurs epochs d’apprentissage, mais peut commencer à augmenter sur le jeu de données de validation, car le réseau commence à surajuster les données d’apprentissage. Dans la configuration par défaut, l’apprentissage s’arrête après six augmentations consécutives de l’erreur de validation et les meilleures performances sont extraites de l’epoch avec l’erreur de validation la plus faible.
Arguments d'entrée
TR
— Enregistrement de l’apprentissage
structure
L'enregistrement de l’apprentissage (epoch
et perf
) est renvoyé comme une structure dont les champs dépendent de la fonction d’apprentissage du réseau (net.NET.trainFcn
). Il peut inclure des champs comme :
Fonctions et paramètres d’apprentissage, de division de données et de performance
Indices de division des données pour les jeux d’apprentissage, de validation et de test
Masques de division des données pour les jeux d’apprentissage, de validation et de test
Nombre d’epochs (
num_epochs
) et le meilleur epoch (best_epoch
)Liste des noms des états d’apprentissage (
states
)Champs pour chaque nom d’état enregistrant sa valeur pendant l’apprentissage
Performances du meilleur réseau (
best_perf
,best_vperf
,best_tperf
)
Historique des versions
Introduit dans R2008a
Voir aussi
Commande MATLAB
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