神经网络训练结果不稳定,神经网络训练时间过长

神经网络训练一定次数后准确率突然下降怎么回事？

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

卷机神经网络为什么增加训练次数后 准确率降低了很多

神经网络的准确率是怎么计算的？

其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解：1，期望输出[1001]，每个元素代表一个属性是否存在。

像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。

绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。

否则为0，所以你的[0.99680.00000.00010.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。

4，用总量为n的检验样本对网络进行评价，输出调整后的输出，统计错误的个数，记为m。所以检验正确率可以定义为n/m。

神经网络训练集正确率88%，测试集只有50%，这是为什么

神经网络训练时准确度突然变得急剧下降，为啥?

caffe训练神经网络测试集准确率达到多少就可以

这个并没有准确的结论，如果你数据预处理存在问题或者标签不合理，accuracy自然不会很高。并且，还需要改变已有网络中的参数或者网络结构才能有效提高accuracy。

我们的目的并不在于准确率到底是多少，而是当测试准确率比较高时，得到的模型可以代替人去进行复杂图片的等级判断。

Matlab的神经网络训练完了，怎么测试的时候误差这么大

神经网络为什么深度越深，准确率越高