2018-10-25
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BP神经网络的优缺点
BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
BP神经网络的优点：
- 具有较强的非线性映射能力
- 具有高度自学习和自适应的能力
- 具有将学习成果应用于新知识的能
- 具有一定的容错能力
BP神经网络的缺点：
- BP神经网络结构的选择至今尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定
- 随着训练能力的提高，预测能力反而会下降，也即出现所谓“过拟合”现象
- 容易陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败
- 收敛速度慢
- 难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾问题，其涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题
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