IST - Física HowTo - Informática 14:33
2025-12-22
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Neural Network Toolkit - nntraintool (Janela de treino)

Sumário
1. Introdução
2. Abrir e fechar a janela
3. Parâmetros que controlam a visualização do treino
4. Gráficos disponíveis a partir da janela de treino
5. Respostas da rede após efectuado o treino
6. Links úteis
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1. Introdução

O nntraintool é uma janela que permite visualizar a rede neural.
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2. Abrir e fechar a janela

Por defeito, a janela do "nntraintool" é aberta durante o treino, excepto se a opção de não o abrir tenha sido activada.
  • Para abrir a janela de comandos do nntraintool:
    nntraintool;
  • Para fechar a janela de comandos do nntraintool:
    nntraintool('close');
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3. Parâmetros que controlam a visualização do treino

A visualização do treino de uma rede neural pode ser visualizada que na janela do nntraintool quer na linha de comandos do matlab. Vejamos alguns dos parâmetros que o controlam:
  • net.trainParam.epochs: número iterações a executar. Exemplo em que se quer permitem 100 iterações:
    net.trainParam.epochs = 100;
  • net.trainParam.showWindow: boolean que permite mostrar ou não a janela do nntraintool:
    net.trainParam.showWindow = true; (ou 'false')
  • net.trainParam.showCommandLine: boolean para mostrar os resultados intermédios também na linha de comandos do matlab
    net.trainParam.showCommandLine = true; (ou 'false')
  • net.trainParam.show: caso net.trainParam.showCommandLine esteja activado, indica de quantos de quantas em quantas iterações se mostram os resultados intermédios na linha de comandos do matlab. Exemplo para mostrar de 20 em 20 iterações:
    net.trainParam.show = 20;
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4. Gráficos disponíveis a partir da janela de treino

Existem quatro gráficos disponíveis na janela de treino:
  • Performance: mostra a função de desempenho em função do número de iterações para o treino, validação e teste;
  • Training State: mostra gráficos com a evolução das variáveis de treino (módulo do gradiente, número de verificações de validação, etc.);
  • Error Histogram: mostra a distribuição dos erros;
  • Regression: mostra os resultados da regressão entre as saídas da rede e os alvos para as diferentes pertes do treino (treino, validação e teste).
    A linha contínua é o resultado da aplicação da regressão aos pontos; a linha tracejada seria o resultado de todas as saídas serem iguais aos alvos; "R" é uma medida da relação entre as saídas e os alvos: "R=1" diz que a relação é exacta, se "R=0" diz que não há qualquer relação e os valores intermédios dão conta da melhor ou pior aproximação, resultados acima de "0.9" são, em geral, considerados bons.
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5. Respostas da rede após efectuado o treino

Uma vez feito o treino é possível usar a rede para obter respostas. Por exemplo para a entrada "P(3)"
a = net(P(3))
ou em geral para todos o valores de "P"
a = net(P)
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6. Links úteis

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