在使用MATLAB进行神经网络建模时，理解其训练参数至关重要！✨ 例如，误差设置是影响模型性能的关键因素之一。默认的均方误差（MSE）可能并不适合所有场景，因此需要根据具体问题调整目标误差值。🔍

此外，学习率（Learning Rate）决定了权重更新的速度，过高可能导致震荡，过低则效率低下。⏳ 设置一个合适的初始值并结合动量项可以有效提升收敛速度。📊

MATLAB提供了丰富的选项如隐藏层节点数量、激活函数类型等，这些都会直接影响模型的表现。💡 如果遇到多参数导致的复杂误差情况，建议逐步调试，先固定其他变量单独分析某一参数的影响。🎯

最后，利用交叉验证和网格搜索可以帮助你找到最优组合，从而构建更精准的预测模型！🎉

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