MATLAB 文档中给出的用于训练多个 NN 的示例代码中的错误

Question

在 the documentation 中，我们正在训练 10 个不同的神经网络，每个神经网络都使用不同的权重和偏差进行初始化。 net是构建神经网络的变量，x1是训练数据集，t1是训练中使用的已知标签，x2是测试数据集，t2 是测试标签。每个神经网络都存储在一个单元格变量 NN{} 中。

训练后，评估是使用测试集t2和x2完成的，但是mse计算是使用mse(net, t2, y2)我认为正确的说法应该是mse(NN{i}, t2, y2) 因为 NN{} 是经过训练的模型而不是 net 这只是一个结构。下面是 link.

中给出的代码

函数调用应该是mse(NN{i}, t2, y2)而不是mse(net, t2, y2)吗？

net = feedforwardnet(10);
numNN = 10;
NN = cell(1, numNN);
perfs = zeros(1, numNN);
for i = 1:numNN
  fprintf('Training %d/%d\n', i, numNN);
  NN{i} = train(net, x1, t1);
  y2 = NN{i}(x2);
  perfs(i) = mse(net, t2, y2);
end

Answer 1

mse is a network performance function. It measures the network’s performance according to the mean of squared errors.

perf = mse(net,t,y,ew) takes these arguments:

net Neural network

t Matrix or cell array of targets

y Matrix or cell array of outputs

ew Error weights (optional)

根据 documentation of mse。所以第一个参数应该是 neural network 类型的结构，在该示例中 NN{i} 包含在 y2 中，因此输出矩阵.

MATLAB 文档中给出的用于训练多个 NN 的示例代码中的错误

Mistake in example code given in the MATLAB documentation for training multiple NN

matlab

machine-learning

neural-network

feed-forward

deep-learning