💻 MATLAB中的均方误差函数mse怎么用？🤔
导读 在MATLAB中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的重要指标之一。它被广泛应用于机器学习和深度学习领域...
在MATLAB中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的重要指标之一。它被广泛应用于机器学习和深度学习领域，帮助评估模型性能。`mse` 函数可以通过设置 `net.performparam` 参数来实现。
首先，确保你已经定义了神经网络对象 `net`。然后，将 `mse` 设置为性能函数：
```matlab
net.performFcn = 'mse';
```
接下来，调整 `mse` 的参数以满足需求。例如，可以设置归一化选项或目标范围：
```matlab
net.performParam.normalization = 'standard';
```
最后，训练你的神经网络时，MSE 将自动用于计算误差。训练完成后，你可以通过以下代码查看具体结果：
```matlab
perf = perform(net, targets, outputs);
```
此外，还可以利用 `plotperform` 函数绘制性能曲线，直观了解误差变化趋势📈。掌握这些技巧后，你就能更高效地优化模型啦！💪
MATLAB 机器学习 深度学习 均方误差
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