我想知道这个μ在matlab调试过程中对bp神经网络得作用是什么？求指点
如果你说的μ是神经网络中应用的梯度下降优化算法Adam中的μ，那它的作用是防止参数w、b更新计算中，分母为0。
以w为例，以前SGD是w=w-lr*dw，现在如Adam算法中应用了指数加权平均让w结合了前n次w的趋势计算出最新的趋势值Sdw；
以趋势值Sdw的表达式dw/sqrt(Sdw+μ)来替代之前单纯的dw，这样防止w过大或过小。
对于b也是同理。
这样w、b都相比之前，没有过大、过小现象，梯度下降过程中曲线更柔和，即不往某个方向偏离更远，即方向稍微纠正了一些，这样我们使用大的学习率加快训练速度才可行。
否则方向偏离很远（错的方向）我们用大的学习率（速度）那就相当于在错的道路上一次就走了很远，很难（慢）才能回到正途（cost的最小值点）
回答：μ参数在matlab中和BP神经网络的正则化有关，用于控制权重和偏置的收缩程度，防止过拟合的发生。当μ的值越大时，神经网络的权重和偏置就会越小，且收缩得越快。反之，当μ的值越小时，神经网络的权重和偏置就会收缩得越慢。在进行BP神经网络调试时，通过调整μ的值可以控制权重和偏置的收缩程度，进而优化神经网络的性能。
代码示例： 在matlab中，可以使用“trainbr”函数来进行BP神经网络的训练，并设置正则化参数μ，如下所示：
net = feedforwardnet(hidden_layer_size,'trainbr');
net.trainParam.mu = 0.001; %设置正则化参数μ为0.001
net = train(net,X,Y);
其中“hidden_layer_size”为神经网络的隐层节点数量，“X”和“Y”为输入和输出的数据。设置正则化参数μ的值可以根据需要进行调整，以达到优化神经网络的目的。