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本文收集和展示一些使用matlab神经网络工具箱训练BP神经网络时易踩的坑
本节展示一个在使用matlab的BP神经网络时踩的一些坑，作为参考
BP神经网络工具箱-易踩的坑
BP误区一：使用工具箱训练BP时将数据归一化
由于matlab在2012b版本之前并不会自动将数据归一化
因此，在2013之前的教材，都会将数据自行归一化，再投到网络中，这是个繁琐的过程
而很多初学者并不知道，只是照抄代码，因此，每次都进行繁琐的归一化反归一化操作
而事实上，现在的版本完全不需要自己进行归一化，工具箱已经会自动做归一化处理了
现在的版本归一化和不归一化的结果差异不会太大
注意，是差异不会太大，归一化在某些场景终究还是比不归一化要好的
BP误区二：预留测试数据却没关掉test占比
仍然是版本变迁，使用了老式教材代码造成的坑
老版本matlab不支持分割数据
在老教材，一般会在建模前，先预留测试数据，训练完后再把测试数据进行效果检验
而现在的版本都默认自动开启数据分割
如果自行预留了预测数据，一定要把网络数据分割的test占比关掉
事实上这是个很大的坑
如果没关掉test占比，工具箱在建模时会再划分15%的数据作为预测数据
这15%的数据不参与任何过程，这样相当于浪费了这15%的数据
如果自己独自抽出测试数据，记得要把数据分割test占比分配到训练中，如下：
net.divideParam.trainRatio = 0.85 ; % 默认0.7
net.divideParam.valRatio = 0.15; % 默认0.15
net.divideParam.testRatio = 0; % 默认0.15
BP误区三：使用traingd,traingda等训练方法
matlab工具箱提供了非常多的训练方法，刚开始时，总喜欢在不同的方法上试
实际上matlab推荐的只有2或3种训练方法，具体如下：
一、小数据，内存足时，绝对推荐trainlm.效果几乎是无法质疑了
二、大数据，trainlm跑不动时，此时推荐trainscg或trainrp
这2或3种训练方法几乎成了定式，在其它方法上试，很多时候是徒劳的
当然，也有可能有更好的效果，但很难跑出比trainlm,trainscg,trainrp更好的效果
BP误区四：提取权重阈值WB没有反归一化
net.iw,net.lw,net.b 中记录了输入层权重，网络层权重，和阈值，这是毫无疑问的
但代入公式后，却发现和网络sim得到的结果不一致，一直摸索了很久
最后发现原因是，自matlab2012b之后，网络默认会自动归一化（也可自行关掉）
这样提出来的w,b，是自动归一化后的数据训练的网络对应的权重阈值，
使用前需要自行将数据归一化，并将结果反归一化，才能与sim对得上
好了，以上就是笔者收集到的使用BP神经网络工具箱时踩的坑了~
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