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[已答复] RBF分类为什么训练结果误差高,但验证结果却很好?附图

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发表于 2010-4-25 13:23:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
RBF分类为什么训练结果误差高,但验证结果却很好?RBF分类为什么训练结果误差高,但验证结果却很好?                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        
我现在用了一下四种ANN算法,用来进行遥感图像分类,数据量为40w个像元;
1. trainlm--------Levenberg-Marquardt算法;
2. traingdx-------- 变学习率动量梯度下降算法;
3. trainbfg--------Quasi-Newton Algorithms
4. newrb------------RBF算法;
用同样的数据进行训练,同样的数据来进行验证,结果定为达到误差<=0.01的时候停止训练,同时也显示了训练时间600s:其中RBF训练的时候的那个neurons我设置最大为100,这个值再大了也发现结果也不会提高。但是发现: RBF一出来训练的误差就是很大,最后也是在100左右;而其他三种方法都能达到0.01一下。
奇怪的是: RBF虽然误差为100多,但是分出来的结果,验证的精度确实最高的?这为什么呢?

求高人指点!谢谢!

四种神经网络训练误差结果图

四种神经网络训练误差结果图

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 楼主| 发表于 2010-4-27 18:28:48 | 显示全部楼层
请求高人指点啊!

超级版主帮帮啊! 谢谢!

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发表于 2013-3-22 11:02:02 | 显示全部楼层
求楼主的程序???

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发表于 3 天前 | 显示全部楼层
楼主的程序能分享下吗?
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