bp神经网络当数据特征值过多时准确性下降原因

当数据特征值过多时，BP神经网络的准确性下降可能有以下原因：

1.维数灾难：随着数据特征值的增加，神经网络所需要的参数也相应增加，导致网络复杂度增加，从而使得训练时间和计算量大大增加。同时，由于样本的维数增加，样本的密度将变得稀疏，这会导致模型的过拟合现象，从而降低了模型的准确性。

2.特征选择不当：在处理高维数据时，特征选择非常重要。如果选择的特征不够代表性、相关性不强或者存在冗余，那么就会导致模型的准确性下降。因此，需要根据实际情况选择合适的特征，减少特征的维度。

3.数据噪声：在高维数据中，存在大量的噪声数据，这些噪声数据会对模型的学习造成干扰，从而影响模型的准确性。因此，在训练模型之前需要对数据进行预处理，去除噪声。

综上所述，当数据的特征值过多时，BP神经网络的准确性下降可能是由于维数灾难、特征选择不当和数据噪声等原因造成的。