matlab BP神经网络中，最后算出的MSE值应该为多少？

表示对网络训练结果的测试。

Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。

这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。

这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。

扩展资料：

BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。在正向传播过程中，输入模式从输入层到隐藏单元层，再到输出层进行逐层处理。

每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到想要的输出，则误差信号将沿原连接路径反向传播返回，并对每个神经元的权值进行修改，使误差信号最小化。

参考资料：百度百科-BP神经网络

mse表示均方差，当然越小越好。但是这与你训练样本的多少，训练次数都有很大关系。

你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差，神经网络就是一个不断调试的学习过程。

不同问题mse差很大的 而且哥哥你注意了，你用的是mse，和数据本身的数量级相关性很大