用BP神经网络去训练3755个手写汉字，测试的准确率为0，不知道问题出在哪里，求解？
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HelloWorld_EE 2017-02-10 02:41关注检查下代码是否有问题，好好用一个手写字来测试下，观察BP将其诊断为了一个什么字。看看诊断出来的字和测试所用的字是相似的，还是完全不着边界。
然后再思考下为什么会出现这样的原因。希望对你有帮助
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- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2021-06-11 18:22回答 4 已采纳 这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
- 2022-10-05 15:33小六oO的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2020-03-10 11:08回答 2 已采纳 训练集和测试集可以相同这个问题就好比如果你是一个老师，你出考卷的时候，可以和你上课讲的题目一样么。 乘以0.8就是80%训练20%测试
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- 2018-11-01 03:56回答 3 已采纳 “激励函数”，其实不是“激励函数”，而是激活函数。用来增加一个非线性因素。和“激励”没有关系。 mse（mean square error）是平均均方误差。公式就是所有的预测值和真实值的差的平方的平
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-10-13 15:08「已注销」的博客 神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
- 2022-08-13 22:22回答 1 已采纳 神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性，那计算量太大，不适用，只能通过permutation预测，也就是每次随机打乱目标特征，然后进训练好的模型预测，预测效果越差即准确率越差，就说明特征重
- 2022-08-28 09:43「已注销」的博客 BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共...
- 2022-08-06 09:54「已注销」的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
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