请教大家关于提高神经网络训练性能的方法？
我想请教大家，训练网络的时候训练梯度和训练目标误差这两个参数哪个对网络性能更加重要？我训练一个网络，输入的是2*30的矩阵，输出为2*30的矩阵，
网络采用net=newff(minmax(h),,{'tansig','purelin'},'traingdm','learngdm');
设置的训练误差为0.01，步数为50000但是始终都无法达到最终的误差，并且梯度1e-010也达不到，请问大家有什么好的方法可以改进？？小女子谢谢了!! 没怎么用过神经网络，随便说说我的看法吧：
1. 确保网络结构比较合理。这个是保证快速收敛最重要的我觉得也是最难做好的要素。
2. 数据的归一化。
3.和1基本相同的，保证神经网络的设计比较合理，比如基函数的选取等方面。
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