bp神经网络怎么看结果,bp神经网络结果不一样

BP神经网络误差如何理解

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络在线学习的误差计算方法

标准BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个样本轮训的方法称为“单样本训练”写作猫。

由于单样本训练遵循的是只顾眼前的“本位主义”原则，只针对每个样本产生的误差进行调整，难免顾此失彼，使训练次数增加，导致收敛速度过慢。

因此，有另外一种方法，就是在所有样本输入之后，计算网络的总误差，再根据总误差调整权值，这种累积误差的批处理方式称为“批训练”或“周期训练”。在样本数较多时，批训练比单样本训练的收敛速度更快。

bp神经网络的问题，大家帮忙解答下！！ 这图该怎么分析，还有训练误差和测试误差怎么看呢

你的图不大对吧？应该有三条曲线显示才对，分别代表训练，验证，测试误差，你现在只有训练误差的。

performance is 0.00306表示你的训练误差达到了0.00306，goal is 0.01表示你设置的目标误差是0.01.。

bp神经网络隐含层的误差是如何得到的？

1、神经网络算法隐含层的选取 1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开