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Here is a table that summarizes some of the advantages, disadvantages and applications of different training functions and performance functions for neural networks.
| 训练函数 | 性能函数 | 优点 | 缺点 | 应用场合 |
|---|---|---|---|---|
| adam | mse | 适用于大规模数据集，自适应调整学习率，有动量效果，可以避免局部最优 | 需要调整多个超参数，可能不稳定或过拟合 | 计算机视觉，自然语言处理等 |
| sgdm | msereg | 适用于小规模数据集，有动量效果，可以加速收敛和跳出局部最优 | 需要手动设置学习率和动量参数，可能陷入鞍点或震荡 | 回归分析，分类问题等 |
| trainbr | mse | 可以自动确定最佳的正则化参数，提高泛化能力，减少过拟合的风险，不需要验证集和测试集 | 训练时间较长，收敛速度较慢，对于模式识别问题的性能不如函数逼近问题 | 函数逼近，小型含噪数据集等 |
| trainbfg | msereg | 使用BFGS算法进行优化，可以快速收敛到局部最优解，使用正则化性能函数可以平衡误差和权重的影响 | 需要存储和更新Hessian矩阵的逆矩阵，占用内存较大，对于大规模数据集不适合，可能过拟合或欠拟合 | 函数逼近，中小规模数据集等 |
源: 与必应的对话， 2023/4/2(1) A method for designing neural networks optimally suited for .... https://news.mit.edu/2023/method-designing-neural-networks-optimally-suited-certain-tasks-0330 访问时间 2023/4/2.
(2) Alternate Loss Functions Can Improve the Performance of .... https://arxiv.org/pdf/2303.09935v1 访问时间 2023/4/2.
(3) A method for designing neural networks optimally suited for .... https://www.eecs.mit.edu/a-method-for-designing-neural-networks-optimally-suited-for-certain-tasks/ 访问时间 2023/4/2.