matlab神经网络训练函数和性能函数

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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

‘sgdm’, ‘rmsprop’, ‘adam’, ‘adamw’, and ‘lamb’

优化器	优点	缺点	应用场合
SGD	简单和稳健	收敛速度慢，对学习率敏感	凸优化问题
Momentum	加速收敛，减少震荡	增加了一个额外的超参数，可能会超过最优点	高曲率或梯度噪声的问题
RMSProp	为每个参数适应学习率，允许使用较大的学习率	增加了两个额外的超参数，可能不会收敛到最优点	非凸优化问题
Adam	结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点，有偏差校正机制	增加了四个额外的超参数，可能在某些问题上泛化性能不佳	稀疏梯度或噪声数据的问题
AdamW	改进了 Adam，将权重衰减和梯度分离，解决了 L2 正则化和学习率衰减的冲突	增加了一个额外的超参数，需要调整权重衰减系数	大规模预训练模型的问题
LAMB	在保持梯度更新精度的同时，支持大批量数据训练，加速预训练过程	增加了四个额外的超参数，可能在某些问题上不稳定或不收敛	大规模预训练模型的问题

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源: 与必应的对话， 2023/4/2(1) AdamW, LAMB: 大型预训练模型常用优化器_lamb optimizer .... https://bing.com/search?q=lamb+optimizer 访问时间 2023/4/2.

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.