下面( )选项是BP神经网络的缺点。A.学习过程收敛过快;得到的网络性能差;BP算法不完备,网络学习率不稳定。B.学习过程不收敛慢;得到的网络性能差;BP算法不完备,网络
BP神经网络的缺点体现在哪些方面?()A.难以确定隐含层及隐含层节点的数目,一般根据经验来试凑B.目标函数存在多个极值点,按梯度下降法学 习,容易陷入局部极小值C.具有非
BP神经网络作为一种广泛使用的机器学习模型,具有强大的非线性映射能力和灵活的网络结构,但同时也存在学习速度慢、容易陷入局部极小值和网络推广能力有限等问题。在实际应用中,我们需要根据具体任务和数据特点选择合适的网络结构和参数设置,以充分发挥BP神经网络的优点并克服其缺点。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百度...
关于BP神经网络的缺点说法正确的是A.BP神经网络以数值作为输入。如果要处理图像相关的信息, 则要先从图像中提取特征。B.随着神经网络的层数加深,训练过程存在严重的“梯度
缺点:1)局部极小化问题2)BP神经网络算法的收敛速度慢3)BP神经网络 结构选择不一 4)应用实例与网络规模的矛盾问题5)BP神经网络预测能力 和训练能力的矛盾问题 6)BP 神经网络样本依赖性问题。6、在神经网络学 习算法中,何谓无导师的学习?有导师学习的含义又是什么?相关...
2、bp神经网络缺点(1)初始参数敏感,根据我们的初始参数设置的不同,我们使用的梯度下降算法也会模型优化到不同的极小区域,影响了我们最终的模型效果。 (2)过拟合问题,使用反向传播算法常常可以使得我们在训练集上的损失训练到比较小,但是在测试集上损失会增加。 (3)结构复杂,各领域不统一,至今尚无一种统一而完整...
然而,BP神经网络也存在着一些缺点。 优点: 1. 易于训练:BP神经网络采用误差反向传递算法,可以较快地完成模型的训练过程,同时能够对训练数据进行自适应调整,从而提高分类精度。 2. 适用性广泛:BP神经网络可以用于各种分类、回归等问题,包括图像处理、语音识别、自然语言处理等领域,同时可以适用于多种数据类型,如数值型...
bp神经网络 缺点 bp神经网络存在哪些问题,一、BP神经网络概述BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单,可调整的参
缺点：容易陷入局部极小值：BP神经网络的训练过程可能会陷入局部极小值，导致模型的性能不能达到全局最优...