我正在训练一个ANN（人工神经网络），我想进行多次训练实例。在每个实例中，我希望找到实际输出与预测输出之间的最大差异。然后，我想计算所有这些最大值的平均值。

到目前为止，我的代码是这样的：

maximum = []; k=1;for k = 1:5  %训练网络  layers = [ ...    imageInputLayer([250 1 1])    reluLayer    fullyConnectedLayer(100)    fullyConnectedLayer(100)    fullyConnectedLayer(1)    regressionLayer];  options = trainingOptions('sgdm','InitialLearnRate',0.1, ...    'MaxEpochs',1000);  net = trainNetwork(nnntrain,nnnfluidtrain,layers,options);  net.Layers  %测试网络  predictedn = predict(net,nnntest);  maximum = append(maximum, max(abs(predictedn-nnnfluidtest)));  k=k+1end

我的意图是生成一个名为 ‘maximum’ 的列表，其中包含五个元素（每个ANN训练实例的最大值），然后我想计算这些最大值的平均值。

然而，每次尝试附加时，它都会给出以下错误：

wrong number of input arguments for obsolete matrix-based syntax

当它尝试附加时，第一个输入是一个列表，而第二个输入是一个 1×1 的单一值。

回答：

在 MATLAB 中，附加操作是一种原生操作。你可以通过构建一个新的向量来附加元素，其中原始向量是输入的一部分。

因此：

maximum = [maximum max(abs(predictedn-nnnfluidtest))];

如果出于某些原因你想以函数形式进行操作，你需要的函数是 cat，这是 concatenate 的缩写形式。虽然 append 函数在多个工具箱中出现，但它们中的每一个都不是你想要的功能。cat 是你需要的，但你仍然需要将原始输入向量作为参数的一部分提供：

maximum = cat(2, maximum, max(abs(predictedn-nnnfluidtest)));

第一个参数是你想要附加到的轴。为了尊重你上面做的代码，你希望随着向量的扩展，列数增加，所以那是第二个轴，或者说轴数为 2。