Matlab反向传播神经网络测试指南

什么是反向传播（Backpropagation）？

反向传播是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。它通过计算损失函数对网络权重的梯度，并利用梯度下降法更新权重，从而最小化预测误差。

MATLAB中的基本实现

以下是一个使用MATLAB内置函数训练简单BP神经网络的示例：

% 准备数据
inputs = [0 1 0 1; 0 0 1 1];  % 输入 (2 features, 4 samples)
targets = [0 1 1 0];          % XOR 输出

% 创建前馈神经网络（1个隐藏层，含3个神经元）
net = feedforwardnet([3]);

% 配置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-6;

% 训练网络
net = train(net, inputs, targets);

% 测试
outputs = net(inputs);
disp('预测输出:');
disp(outputs);
      

常见测试要点

• 检查输入/输出维度是否匹配
• 验证训练误差是否收敛
• 使用交叉验证避免过拟合
• 对比不同激活函数（如tansig, logsig）的效果

调试建议

若网络无法收敛，请尝试：

• 调整学习率（net.trainParam.lr）
• 增加隐藏层神经元数量
• 标准化输入数据（使用mapminmax）
• 更换训练函数（如trainlm, trainscg）