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bp神經網(wǎng)絡模型原理 bp神經網(wǎng)絡模型
2023-08-30 06:00:41來源： 互聯(lián)網(wǎng)

1、樣本變量不需要那么多，因為神經網(wǎng)絡的信息存儲能力有限，過多的樣本會造成一些有用的信息被丟棄。


(資料圖片)

2、如果樣本數(shù)量過多，應增加隱層節(jié)點數(shù)或隱層數(shù)目，才能增強學習能力。

3、一、隱層數(shù)一般認為，增加隱層數(shù)可以降低網(wǎng)絡誤差（也有文獻認為不一定能有效降低），提高精度，但也使網(wǎng)絡復雜化，從而增加了網(wǎng)絡的訓練時間和出現(xiàn)“過擬合”的傾向。

4、一般來講應設計神經網(wǎng)絡應優(yōu)先考慮3層網(wǎng)絡（即有1個隱層）。

5、一般地，靠增加隱層節(jié)點數(shù)來獲得較低的誤差，其訓練效果要比增加隱層數(shù)更容易實現(xiàn)。

6、對于沒有隱層的神經網(wǎng)絡模型，實際上就是一個線性或非線性（取決于輸出層采用線性或非線性轉換函數(shù)型式）回歸模型。

7、因此，一般認為，應將不含隱層的網(wǎng)絡模型歸入回歸分析中，技術已很成熟，沒有必要在神經網(wǎng)絡理論中再討論之。

8、二、隱層節(jié)點數(shù)在BP 網(wǎng)絡中，隱層節(jié)點數(shù)的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網(wǎng)絡模型的性能影響很大，而且是訓練時出現(xiàn)“過擬合”的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。

9、 目前多數(shù)文獻中提出的確定隱層節(jié)點數(shù)的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數(shù)是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜采用。

10、事實上，各種計算公式得到的隱層節(jié)點數(shù)有時相差幾倍甚至上百倍。

11、為盡可能避免訓練時出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，保證足夠高的網(wǎng)絡性能和泛化能力，確定隱層節(jié)點數(shù)的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節(jié)點數(shù)。

12、研究表明，隱層節(jié)點數(shù)不僅與輸入/輸出層的節(jié)點數(shù)有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數(shù)的型式以及樣本數(shù)據(jù)的特性等因素有關。

本文到此分享完畢，希望對大家有所幫助。

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