43.8 Matlab神经网络训练 验证 测试数据怎么分的？

freexyn编程实例视频教程系列43
Matlab与神经网络 函数拟合和分类
43.8数据分组
1.编程演示神经网络数据分组的用法
2.认识函数
dividerand
divideblock
divideint
divideind
3.说明
3.1数据分组
训练网络时，通常会把样本数据分为三组：
（1）训练数据，用来计算梯度、更新网络参数；
（2）验证数据，计算误差，监控训练过程；
（3）测试数据，不用于训练，但可用来比较不同的模型，可用来绘制误差变化趋势图；
3.2对于训练的意义
训练开始后，训练数据误差会逐渐减小，验证数据的误差也会逐渐减小，随着训练过程的深入，当发生过拟合时，验证数据的误差开始上升，当误差大于某一最小值的迭代次数达到设定值时，训练停止，这是验证停止技术，它会把验证数据在最小值点的网络参数保存下来，训练停止后，网络参数再恢复到最小值点的参数值，作为训练结果；
3.3四种分组函数原理（程序中演示）
3.4 Matlab中的应用（程序中演示）
3.5训练说明
每次训练之后，应用网络解决相同的问题都会得到不同的结果，这是因为每次训练过程中，数据分为训练、验证和测试不同等因素，不妨多次训练，以便获得最佳精度的网络。