matlab神经网络训练批量

我正在尝试使用不同的批量大小来训练神经网络，但我不确定如何将生成的网络合并在一起

以下是我编写的代码，用于训练以批量大小为参数的网络

%% Train the Network using batches
batch_size = 50;

total_size = size(inputs,2);
batch_num = ceil(total_size / batch_size);

for i = 1:batch_num
    start_index = i + batch_size * (i - 1);
    end_index = batch_size + batch_size * (i - 1);

    if i == batch_num
        end_index = total_size;
    end

    [net,tr] = train(net,inputs(:,start_index:end_index), targets(:,start_index:end_index));
end

这是net和tr的结构

tr=

网=

---

在所有批处理完成后，如何获取结果

net

变量以保存结果神经网络？

如果我理解正确，您正在覆盖变量

net

和

tr

。只需使用单元格数组：

在开始时使用以下命令进行声明：

 net = {};
 tr = {};

并将相关行更改为：

 [net{end+1},tr{end+1}] = ...

---

嗯，看起来net和tr更复杂，但无论如何都应该工作，因为你可以制作任何类型的对象的单元数组，不管它有多复杂。它能工作吗？不幸的是，no.net是1x1网络。这就是我得到的错误：？？？逗号分隔列表扩展具有非单元格数组的单元格语法。分类错误==>122[net{end+1}，tr{end+1}]=train（net，输入（：，开始索引：结束索引），目标（：，开始索引：结束索引））；还是不行。我想我可以继续使用net，它不会覆盖它，因为我也将它用作输入参数。对于tr，我想我将在第一次迭代中得到它，并停止为下一次迭代生成它。谢谢你的帮助

 net = {};
 tr = {};

 [net{end+1},tr{end+1}] = ...