如何修改BP神经网络的训练函数，如何自定义BP神经网络的训练函数

 BP神经网络每种训练函数都有自己的特点，不同的训练函数对BP神经网络的训练精度，训练收敛速度影响不同，然而，并不是很多时候，并不是收敛越快越好，训练精度越高越好，针对不同的数据，需要不同的训练精度，现有的训练函数，总是有不尽人意的地方，这个时候就需要自己设置训练函数，或者研学中，萌生一个新的训练想法，这时候就需要修改训练函数，或者对训练的输入输出进行限制。

          首先，要熟悉常见的训练函数，只有熟悉常见的函数，才能理解训练函数的意义，才更容易看懂训练函数的代码，才好修改成自己的函数，BP神经网络的训练函数包括trainbfg（BFGS准牛顿BP算法）、traingd（梯度下降BP算法训练函数）、traingdm（梯度下降动量BP算法），trainc traincgb traincgf traincgp traingda traingdx trainlm  trainoss trainr trainrp trains trainscg 等。‌

BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，其训练函数的选择对于网络的训练效果至关重要。在MATLAB神经网络工具箱中，用于BP网络分析与设计的函数包括创建网络的函数、传递函数、学习函数以及训练函数等。其中，训练函数是用于指导网络如何根据提