BP算法 matlab实现 iris数据集

实验中,采用iris分类数据进行测试。其中共有4种特征,3种类别。设置的网络参数为输入层为4(特征数),隐藏层设置了1层。神经元个数为8,输出层为3(类别数),激活函数采用的是sigmoid函数。训练的时候设置的mini_batch_size大小为120(训练样本个数),迭代次数为2000,采用的权重更新策略为批量梯度下降法。最终得到的训练模型在测试数据上进行测试,测试的准确率为1。过程中的验证集准确率变化见图3。在迭代到达600次的时候基本已经稳定,说明该网络结构得到的准确率大致就在这个范围。