bp神经网络提高拟合度

BP（Backpropagation，反向传播）神经网络是一种常用的训练多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）的方法，它通过调整权重矩阵来提高模型对数据的拟合度。以下是几个关键步骤：

1. **梯度计算**：BP算法的核心是链式法则，用于计算每个权重参数对损失函数的偏导数，即误差梯度。从输出层开始，沿着网络逐层反向传播误差。

2. **更新权重**：根据误差梯度和学习率，使用梯度下降或其变种（如动量法、自适应学习率等）来更新权重，试图减小损失函数。

3. **正则化**：为了防止过拟合，可能采用L1或L2正则化，通过添加惩罚项来限制权重的大小。

4. **迭代过程**：BP神经网络通常在大量训练样本上进行多次迭代，直至达到预定的训练轮数或收敛条件。

5. **选择合适的激活函数**：激活函数如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等，能够增强模型的非线性表达能力，从而更好地拟合复杂的数据模式。