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本文讲解matlab神经网络工具箱中的ValidationChecks是什么，

并提供几种禁止ValidationChecks的常用方法

  01. Validation Checks是什么  

   Validation Checks是什么   

在训练时，会出现遇到达到最大Validation Checks而退出训练的情况，
所以经常有小伙伴问，这Validation Checks是个什么鬼？

matlab工具箱内部会将数据分成三部分(注意观看，上面还有个Data Division)：
👉 training     
👉 validation  
👉 testing      
其中，training用于训练，validation用于验证泛化能力。
即matlab是边训练边验证，当验证数据连续n次没能提升时，则退出训练。
因为这样说明，BP神经网络的训练数据在越训练越好，但泛化能力却越来越差，
即走在过拟合的路上，所以将会退出训练。

  02. 怎么关掉Validation Checks  

正常是不关为好的，但如果需要关，那有三种方法：

  01 . 将划分函数置空  

net.dividefcn =''

  02 . 不划分验证数据  

net.divideParam.trainRatio=1
net.divideParam.valRatio=0 
net.divideParam.testRatio=0

这里将验证数据比例置0，为了不浪费数据，同时也修改训练数据与检验数据比例。

  03 . 将失败阈值调到极大  

net.trainparam.max_fail =10000

这个不算关掉，只是让训练不因Validation Checks不通过而退出训练。

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