过拟合处理
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BP神经网络训练数据,如何优化以提高模型性能?
BP神经网络是一种反向传播神经网络,具有强大的非线性映射能力和自学习能力,它在许多领域都有广泛的应用,如模式识别、函数逼近、时间序列预测等,BP神经网络的训练集和训练步骤是影响网络性能的关键因素,一、BP神经网络训练集1、训练集构建方法: - 构建BP神经网络训练集需要将原始数据集划分为训练集和验证集,通常采用……
BP神经网络是一种反向传播神经网络,具有强大的非线性映射能力和自学习能力,它在许多领域都有广泛的应用,如模式识别、函数逼近、时间序列预测等,BP神经网络的训练集和训练步骤是影响网络性能的关键因素,一、BP神经网络训练集1、训练集构建方法: - 构建BP神经网络训练集需要将原始数据集划分为训练集和验证集,通常采用……