减少均方误差
我的主题是使用 MATLAB 代码使用人工神经网络进行人脸识别。
我通过从网络获取图像来尝试我的工作，并开始使用神经网络来实现该程序。
通过在 MATLAB 中输入 nprtool 命令，我开始训练、测试和验证数据库中的图像。
当我开始计算每个图像的均方误差时，每次训练的 mse 值都会增加。
我需要降低mse。
那么有没有人可以帮助我在 MATLAB 代码中讲述该命令。
如果有人为我提供使用人工神经网络进行人脸识别的精确 MATLAB 代码，这对我也很有帮助。
The topic of mine is face recognition using artificial neural networks using MATLAB code.
I tried my work by taking the images from web and started implementing the program by using neural networks.
By typing nprtool command in MATLAB ,i started training, testing and validating the images from database.
When i started to calculate the mean square error for each image ,the values of mse are being increased for each and every training.
I need to decrease the mse.
So is there any body to help me out in telling the command in MATLAB code.
Its also helpful for me if any body provides me the exact MATLAB code for face recognition using artificial neural networks.
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评论（1）
我不太明白你到底想要什么，但我会尽力的。
首先，据我所知，没有命令可以减少mse。我希望下面的解释可以帮助您更好地理解它。
该算法的目标是尽可能减少均方误差（达到良好的局部最小值），同时尽量不过度拟合数据。这通常是通过使用梯度下降来完成的。当然，您的 mse 不会为 0，因为这意味着您的模型过度拟合。此外，mse 值取决于很多因素，例如您使用的数据（如果您使用大量数据，则将更难创建适合数据的模型，因此 mse 可能会更高）。所以，我想，你对这些 mse 值并没有真正的问题。
我知道的唯一与 NN 和 mse 相关的命令是参数选项，
net.performFnc = 'mse'，它只是告诉算法要使用所有性能函数中的哪一个。I don't understand exactly what you want, but I will try my best.
First, as far as I know, there is no command to reduce the mse. I hope the following explanation helps you understand it better.
The goal of the algorithm is to reduce the mse as much as possible (reach a good local minimum), while trying to not overfit the data. This is usually done by using gradient descent. Of course it will not happen that you get a mse of 0, because that would mean your model overfits. Also, the mse values depend on many things, like the data you use (if you use a lot of data it will be harder to create a model that fits the data well, so the mse may be higher). So, I guess, you don't really have a problem with those mse values.
The only command I know which is related with NN and mse is the parameter option,
net.performFnc = 'mse', which just tells the algorithm which of all performance functions to use.