matlab神经网络仿真结果

MATLAB 提供了用于训练、验证和评估神经网络模型的综合功能。 仿真结果通常包含以下信息：
1. 训练信息：
训练集和验证集的损失函数和准确率图
训练迭代次数
网络超参数（如学习率、权重衰减和激活函数）
2. 模型评估：
测试集上的准确率、精度、召回率和其他度量标准
混淆矩阵，显示实际和预测标签之间的匹配情况
ROC 曲线，显示模型对不同阈值的真阳性和假阳性率
3. 网络架构：
网络层结构，包括层类型、激活函数和连接
层权重和偏差的快照
4. 预测输出：
网络对给定输入数据的预测值
对预测结果的置信度（如果网络具有输出概率）
5. 偏差分析：
确定模型偏差的因素，例如过拟合或欠拟合
建议改进模型性能的策略
结果解释：
训练损失图显示模型学习过程中训练集上损失函数的减小。
测试集准确率评估了模型在未知数据上的泛化能力。
混淆矩阵提供了模型不同类别的预测性能。
ROC 曲线可视化模型区分不同类别的能力。
网络架构描述了模型的复杂性及其不同组件。
偏差分析有助于理解模型的局限性和改进的潜在途径。
如何使用仿真结果？
MATLAB 神经网络仿真结果对于以下方面至关重要：
评估模型性能并与其他模型进行比较
确定模型的 strengths 和 weaknesses
优化模型超参数，以提高准确性
识别偏差并实施策略以减轻其影响
为进一步的研究或应用程序开发提供指导