Validation net.trainParam.max\u失败

有人对如何选择验证最大失败次数有何评论？ 正如您可能知道的，没有唯一的标准来选择某个数字。我认为这可能取决于用于培训/验证的样本数量。 然而，它在停止神经网络训练方面有着不平凡的作用。用法：nnparam.max_fail

对于trainlm培训功能，您可以键入：

net.trainParam.max_fail=10（如果要将验证失败增加到10）

来自Matlab文档

最大验证检查（最大失败）功能参数 max_fail是一个训练功能参数。它必须是严格的正整数标量。 max_fail是停止培训前验证检查的最大次数。 该参数用于trainb、trainbfg、trainbr、trainc、traincgb、traincgf、traincgp、traingd、traingda、traingdm、， traingdx、trainlm、trainoss、trainrp、trains和trainscg

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没错，这个参数对NN训练至关重要。事实上，NNs的最大缺点是存在许多严重依赖于问题的关键参数，如神经元数量和训练算法参数，如学习率或早期停止标准（如本例）。在某些应用中，使用3或30的值或多或少是相同的，因为在某个点之后，NN泛化不再增加，因此我建议您尝试使用不同的参数，包括0和inf（即没有提前停止），并观察训练/验证误差曲线。当然，不要只考虑单个运行，而是对每个配置至少执行5-10次运行。在这一点上，您可以尝试了解“错误情况”