bp神经网络适合小样本吗,BP神经网络参考文献_bp神经网络 小样本数据扩增

bp神经网络，如果学习样本数据过多，会不会变成统计学预测？

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络学习样本越多，泛化能力越强？

是的文案狗。构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结构复杂性，样本复杂性是训练某一固定结构神经网络所需的样本数目。

样本质量是训练样本分布反映总体分布的程度，或者说由整个训练样本集提供的信息量。样本质量可以强烈地影响神经网络的泛化能力，改进训练样本质量，也是改善神经网络泛化能力的一种重要方法。

扩展资料：注意事项：由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

参考资料来源：百度百科-神经网络结构参考资料来源：人民网-DeepMind出IQ测试题 考考神经网络有多聪明。

BP神经网络学习样本是不是越多越好！

这个没有明确要求，样本也不是越多越好。通常情况下，你的样本可以一部分用来做验证。加速你有100个样本，90%用来做训练，10%用来做验证等，当然，有时候还得留下10%做测试用。

我个人的经验是，样本数尽量在10以上吧。

BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？

BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？

BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。

而且，a大了的话训练时间必然会变长。换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样本集的多少与训练结果呢？

或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。

我尝试从之前的一个例子中看下区别如何用70行Java代码实现深度神经网络算法作者其实是实现了一个BP神经网络 ，不多说，看最后的例子一个运用神经网络的例子最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。

为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成