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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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zhangwayne

银虫 (正式写手)

[交流] 请教个BP神经网络进行建模的问题

将样本划分为了校正集和验证集,经过BP神经网络训练后,校正集的预测值和实际值相当接近,但是验证集的预测值却偏的离谱,这到底是怎么回事啊?

PS:我的数据自变量和因变量相关性是比较大的,做多元线性回归效果都比较好的。
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人文素养
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zhangwayne

银虫 (正式写手)

dd
2楼2014-10-11 15:11:35
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KWxueshuzha

新虫 (初入文坛)

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zhangwayne: 金币+5 2014-10-23 17:01:52
神经网络识别准确的前提是样本量足够,充分,尽量包含所有可能的结果。
3楼2014-10-13 11:18:47
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zhangwayne

银虫 (正式写手)

引用回帖:
3楼: Originally posted by KWxueshuzha at 2014-10-13 11:18:47
神经网络识别准确的前提是样本量足够,充分,尽量包含所有可能的结果。

还有一个疑惑是,神经网络的结果老是变化的,那我只能试吗,试到哪个最好就选哪个?
人文素养
4楼2014-10-23 17:02:36
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KWxueshuzha

新虫 (初入文坛)

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zhangwayne: 金币+3 2014-10-23 20:13:28
引用回帖:
4楼: Originally posted by zhangwayne at 2014-10-23 17:02:36
还有一个疑惑是,神经网络的结果老是变化的,那我只能试吗,试到哪个最好就选哪个?...

你用的是单纯的BP神经网络吗,BP网络在识别上还是有一定缺陷的,比如容易陷入最小局部最优点,结果变化是可以理解的,你可以对网络参数如传输函数,隐层节点等进行调整,直到达到网络设计的要求。
5楼2014-10-23 19:43:28
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zhangwayne

银虫 (正式写手)

引用回帖:
5楼: Originally posted by KWxueshuzha at 2014-10-23 19:43:28
你用的是单纯的BP神经网络吗,BP网络在识别上还是有一定缺陷的,比如容易陷入最小局部最优点,结果变化是可以理解的,你可以对网络参数如传输函数,隐层节点等进行调整,直到达到网络设计的要求。...

噢噢,明白你的意思。但是在做的过程中发现,利用校正集建立模型,让其学习的精度越高,我拿新的样本进来预测反倒结果不是很理想。这种如何来进行平衡呢
人文素养
6楼2014-10-23 20:13:12
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