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在利用Matlab停止神經網路計劃時，newff函數是一個常用的東西，用於創建前饋神經網路。但在默許情況下，newff函數創建的網路的機能可能無法滿意特定須要。本文將介紹怎樣修改跟優化newff函數以晉升網路機能。 起首，我們須要懂得newff函數的基本用法。newff函數的典範挪用格局如下： net = newff(minmax(p), [隱含層神經元數]，{轉移函數},'進修演算法'); 其中，minmax(p)用於指定輸入數據的範疇，隱含層神經元數可能是一個向量，表示每一層的神經元數量，轉移函數跟進修演算法也可能根據須要抉擇。 以下是修改newff函數的一些罕見方法：
- 修改隱含層神經元數量：根據具體成績的複雜度，恰當增加或增加隱含層神經元數量可能進步網路機能。
- 變動轉移函數：默許的轉移函數可能不合適全部成績，經由過程實驗差其余轉移函數（如'tansig'，'logsig'，'purelin'等），可能找到更合適以後成績的函數。
- 調劑進修演算法：newff支撐多種進修演算法，如梯度降落、Levenberg-Marquardt等。抉擇合適的進修演算法對網路練習至關重要。
- 自定義機能函數：經由過程設置網路的機能函數，可能改正確地把持網路的練習過程。可能利用'mse'（均方偏差）或其他自定義函數。
- 練習參數的優化：newff函數容許調劑練習過程中的各種參數，如最大年夜迭代次數、機能目標、進修率等。公道設置這些參數可能進步練習效力。 總結，經由過程以上步調的修改跟優化，我們可能使newff函數創建的神經網路更好地順應特定成績，從而進步網路的機能跟猜測正確性。在現實利用中，倡議根據具體成績多次實驗跟調劑，以達到最佳後果。