模型参数数量
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BP神经网络的复杂度如何影响其性能与应用?
BP神经网络,全称为Backpropagation Neural Network,是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络,这种网络因其在训练过程中使用了反向传播算法而得名,它能够通过不断调整权重和偏置来最小化预测输出与实际输出之间的误差,一、模型参数数量公式:$N = \sum_{i=1}^{n}((m……
BP神经网络,全称为Backpropagation Neural Network,是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络,这种网络因其在训练过程中使用了反向传播算法而得名,它能够通过不断调整权重和偏置来最小化预测输出与实际输出之间的误差,一、模型参数数量公式:$N = \sum_{i=1}^{n}((m……