交叉验证bp神经网络

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，可以用于训练BP神经网络。BP神经网络是一种多层向前神经网络，其中使用了反向传播算法(Backpropagation)进行权重更新。在交叉验证中，数据集被分为多个子集，其中一部分用于训练神经网络，另一部分用于验证模型的性能。这个过程被重复多次，每次使用不同的子集作为验证集，最后将所有结果的平均值作为最终的评估结果。通过交叉验证，可以更准确地评估BP神经网络的性能，并选择最优的神经网络模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习——BP神经网络算法](https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/77949045)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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