Matlab 为什么在使用其参数时newff（）不能正常工作！

我的数据集包括29个输入和6个输出。当我使用

net = newff(minmax(Pl),[14 12 8 6]); 

建立我的前馈MLP网络并通过

net.trainParam.epochs=50;
net=train(net,Pl,Tl);

网络无法学习我的数据集，其错误不会降低到0.7以下，但当我使用newff函数的参数时，如下所示：

net=newff(minmax(Pl),[14 12 8 6],{'tansig' 'tansig' 'tansig' 'purelin'},'trainlm');

误差减小得非常快，低于0.0001！不寻常的是，当我使用前面的代码时，只使用一个层，包括2个神经元：

net=newff(minmax(Pl),[2 6],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');

误差再次降低到0.2以下，值得怀疑！ 请给我一些提示，并帮助我了解以下两者之间的区别：

net = newff(minmax(Pl),[14 12 8 6]);

及

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？

我认为link requires login的第二个参数应该是目标向量，而不是第三个参数隐藏层的大小

请注意，隐藏层的默认传递函数为tansig，输出层的默认传递函数为purelin，默认训练算法为trainlm

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最后，请记住，如果要获得可再现的结果，必须在每次运行开始时手动将随机数生成器重置为固定状态。

您使用的是什么版本的MATLAB？另外，不要使用太多的隐藏层。你需要一个，也许两个。跨多个层的Backprop无法正常工作。另外，输入/目标数据的维度是什么？一个旧版本的newff使用了他正在使用的调用约定，因此他可能有一个旧版本的MATLAB。在某些这样的版本中，默认的培训师是traingdx而不是trainlm，因此指定它可能会产生一些影响。@kwatord:感谢您指出这一点，您知道确切的版本是什么吗？顺便说一句，在最新版本中，newff完全被弃用了。。主要的一点是，如果你想比较训练神经网络的结果，记得在每次运行之前以相同的方式给随机数生成器播种。

net=newff(minmax(Pl),[14 12 8 myANN.m],{'tansig' 'tansig' 'tansig' 'purelin'},'trainlm');