bp神经网络训练结果怎么看

在使用BP神经网络进行训练时，我们通常会关注以下几个方面的结果：

1.训练误差：训练误差是指神经网络在训练过程中输出结果与实际结果之间的差距。我们可以通过绘制训练误差曲线来观察网络的学习情况。通常情况下，随着训练的进行，训练误差会逐渐降低。

2.验证误差：验证误差是指使用神经网络进行预测时，输出结果与实际结果之间的差距。我们可以通过绘制验证误差曲线来观察网络的泛化能力。如果验证误差随着训练的进行而逐渐降低，则说明网络的泛化能力较好。

3.测试误差：测试误差是指使用神经网络进行测试时，输出结果与实际结果之间的差距。我们可以通过比较测试误差和训练误差来评估网络的效果。如果测试误差较小且与训练误差相近，则说明网络的效果较好。

4.训练时间：训练时间是指神经网络完成训练所需的时间。我们可以通过比较不同网络结构和参数设置下的训练时间来选择最优的网络结构和参数设置。

通过以上几个方面的结果，我们可以对BP神经网络的训练效果进行评估和优化。