matlab中的Neural Network Training(nntraintool)界面的解释
1，Neural Network
这里显示的是输入大小，中间层数量以及每层的神经元个数。
2，Algorithms （括号中的灰色字体都是链接，可以查看）
Training：RProp。这表示学习训练函数。
Performance：Mean Squared Error。这表示性能用均方误差来表示。
Calculations： MEX。暂时没发现用处。
3，Progress
Epoch：迭代次数。
Time：运行时间。
Performance：训练数据集的性能。
Gradient：梯度。
4，Plots （3个都可以点进去，会有相应的图出来）
Performance：通过均方差开衡量网络的性能，可以看出，迭代次数越多，性能越好。
Training tate：记录Gradient和Validation Checks，训练状态的跟踪
Regression：通过绘制回归线来测量神经网络对应数据的拟合程度。
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