神经网络训练图形分析,神经网络训练图形分类

求助BP神经网络训练后输出的performance图形问题

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.。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗

这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关好文案。

如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。

如何建立bp神经网络预测 模型

建立BP神经网络预测 模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[ 2015,  5128.呵呵3946380615234375][ 2016, 5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。