bp神经网络误差参数
时间: 2024-05-26 22:07:49 浏览: 99
BP神经网络数据集(excel)
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BP神经网络是一种常用的人工神经网络,其误差参数通常指的是网络输出结果与期望输出结果之间的差异,也称为损失函数。BP神经网络通过反向传播算法来不断调整网络权重,最小化误差参数,从而提高网络的预测准确性。
常见的误差参数包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和交叉熵误差(Cross-entropy)。其中,均方误差指的是输出结果与期望结果之间差值的平方和的平均值;平均绝对误差指的是输出结果与期望结果之间差值的绝对值的平均值;交叉熵误差则是在分类问题中常用的一种误差函数,用于衡量模型预测结果与真实标签之间的距离。
在BP神经网络中,通过不断迭代优化误差参数,来提高网络的拟合能力和泛化能力。
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