WICHTIG: Der Betrieb von goMatlab.de wird privat finanziert fortgesetzt. - Mehr Infos...

Mein MATLAB Forum - goMatlab.de

Mein MATLAB Forum

 
Gast > Registrieren       Autologin?   

Partner:




Forum
      Option
[Erweitert]
  • Diese Seite per Mail weiterempfehlen
     


Gehe zu:  
Neues Thema eröffnen Neue Antwort erstellen

Trainieren eines ML Netzes

 

xxxyyyy
Forum-Fortgeschrittener

Forum-Fortgeschrittener


Beiträge: 80
Anmeldedatum: 08.10.18
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 05.12.2020, 13:20     Titel: Trainieren eines ML Netzes
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe folgenden Code geschrieben:
Code:


fcn= 'traingda';
net = feedforwardnet(200,fcn);
tnet = train(net,X,y);
yout = tnet(X);
                           
perform(tnet,X,y)
mse(y-yout)

 


Mein Problem: Das Netz liefert als Ausgabe yout komplett flasche Werte (die y-Werte liegen zwischen 0 und 1 und Ausgaben sind z.B. 10, -15,...). Daher habe ich mal die Ausgabe von "perform(tnet,X,y)" und "mse(y-yout)" verglichen. Dabei liefert mir perform einen Wert von ca. 0.01 und mes einen Wert von ca. 100.
Wie kann das sein (die machen doch das selbe) und warum ist die Ausgabe meines NN so schlecht? Ich muss irgend etwas falsch machen, habe aber keine Ahnung was.
Private Nachricht senden Benutzer-Profile anzeigen


Neues Thema eröffnen Neue Antwort erstellen



Einstellungen und Berechtigungen
Beiträge der letzten Zeit anzeigen:

Du kannst Beiträge in dieses Forum schreiben.
Du kannst auf Beiträge in diesem Forum antworten.
Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht bearbeiten.
Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht löschen.
Du kannst an Umfragen in diesem Forum nicht mitmachen.
Du kannst Dateien in diesem Forum posten
Du kannst Dateien in diesem Forum herunterladen
.





 Impressum  | Nutzungsbedingungen  | Datenschutz | FAQ | goMatlab RSS Button RSS

Hosted by:


Copyright © 2007 - 2024 goMatlab.de | Dies ist keine offizielle Website der Firma The Mathworks

MATLAB, Simulink, Stateflow, Handle Graphics, Real-Time Workshop, SimBiology, SimHydraulics, SimEvents, and xPC TargetBox are registered trademarks and The MathWorks, the L-shaped membrane logo, and Embedded MATLAB are trademarks of The MathWorks, Inc.