a8200232
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2017-07-16 13:53 阅读 2.6k

bp神经网络拟合二次函数,训练后网络只对最后一个训练样本的数据有效。请问为什么?

输入层节点数为1
隐含层有一个,包含10个节点
输出层节点数为1

现在发现一个问题,
我有300个二次函数输入输出的样本,最后一个训练的样本是,输入0.5,输出0.25

那么训练完成后只有当该网络的输入为0.5附近时,网络输出的误差才很小,而输入其他数据时,误差很大。

请问这是隐含层过少的原因吗?或者各位大佬有什么思路可以提醒我一下?

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1条回答 默认 最新

  • Jangle_ Jangle_ 2017-08-01 08:17

    一个二次函数一层足够了 看看代码

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