请问一下BP神经网络为什么每次训练的结果都不一样？而且差距还挺大吗？
请问一下BP神经网络为什么每次训练的结果都不一样？而且差距还挺大吗？
请问一下BP神经网络为什么每次训练的结果都不一样？而且差距还挺大吗？
请问一下BP神经网络为什么每次训练的结果都不一样？而且差距还挺大吗？
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
1条回答 默认 最新
czy1219 2022-04-17 20:36关注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
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 2无用举报 分享
- 2022-09-02 11:56快乐的小肥熊的博客 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。
- 2022-10-20 19:01aifans_bert的博客 一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；...
- 2018-09-04 20:44本三儿的博客 在之前的文章中，有提到过，所谓的 AI 技术，本质上是一种数据处理处理技术，它的强大来自于两方面：1.互联网的发展带来的海量数据信息 2.计算机深度学习算法的快速发展。 所以说 AI 其实并没有什么神秘，只是在算法...
- 2020-09-05 21:38唐BiuBiu的博客 当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的...
- 2022-08-22 15:11wenangou的博客 比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先...
- 2024-05-01 23:38床寄生大学牲的博客 可以通过训练学习复杂的模式：BP神经网络可以通过反向传播算法不断调整权重和偏置，学习到输入与输出之间的复杂映射关系，实现对复杂问题的建模和预测。具有较好的泛化能力：BP神经网络在充分训练的情况下，具有较好...
- 2022-08-28 13:51「已注销」的博客 u）]（6.5）隐含层的输出信息传到输出层，可得到最终输出结果为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究以上过程为网络学习的信息正向传播过程。最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的...
- 2022-09-01 16:58小明技术分享的博客 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。...
- 2022-10-10 16:32vvccyyqq的博客 大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制...
- 2022-08-11 13:15「已注销」的博客 由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP网络用的最广泛。...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
5月18日
已采纳回答
5月10日-
创建了问题
4月17日