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我之前使用过NICO工具包。在其中，我们可以将输入作为包含训练数据的文件名。它将读取文件并进行批量训练。但我在 MATLAB 中找不到这样的选项。
有没有办法在 MATLAB 中对如此大的数据集进行批量训练？
最佳答案
我不建议对非常大的数据集进行调整。自适应学习最适合代表随时间变化的关系(数据集)的数据集。
如果您有权访问并行计算工具箱和 MATLAB 分布式计算服务器，则可以使用神经网络工具箱在多台计算机上传播计算和数据。
要增加可在特定 RAM 量内训练的数据集大小，请使用 TRAINSCG(缩放共轭梯度，它使用的内存比雅可比方法更少，或者使用 TRAINBR(贝叶斯正则化雅可比)减少内存(权衡内存空间的时间)。
假设您仍然没有足够的 RAM，一种可能的解决方案是使用具有内存减少功能的 TRAINBR 在数据的不同随机子集上训练多个网络。 TRAINBR 试图找到最简单的解决方案，但每次训练类(class)可能会找到完全不同的解决方案。在不同数据集上训练几十个(或更多)神经网络后，可以对每个网络的输出进行平均。本质上，将许多简单的解决方案组合起来可以找到复杂的关系。
请务必保留一些不用于训练任何 TRAINBR 神经网络的数据，以便可以独立测量其组合(平均)输出的通用性。
关于matlab - 使用 matlab 神经网络工具箱批量训练非常大的数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22131012/
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