有关BP神经网络的不足的说法哪些是正确的
A: 学习效率低
B: 易陷入局部极小隐节点的个数可以随意取
C: 检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱
A: 学习效率低
B: 易陷入局部极小隐节点的个数可以随意取
C: 检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱
举一反三
- 有关BP神经网络的不足的说法哪些是正确的？ A: 易陷入局部极小 B: 学习效率低 C: 隐节点的个数可以随意取 D: 检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱
- 有关BP神经网络的说法，错误是哪个 A: 学习效率低，收敛速度慢 B: 训练时新样本的加入对已经学习的样本没影响 C: 隐层的个数以及隐层节点的数量选取缺乏理论指导 D: 易陷入局部极小值
- 有关BP神经网络的说法，错误是哪个？ A: 易陷入局部极小值 B: 训练次数多，使得学习效率低，收敛速度慢 C: 隐层节点的选取缺乏理论指导 D: 训练时新样本的加入对已经学习的样本没啥影响
- 有关BP神经网络的说法，错误的是哪个？ A: 易陷入局部极小值 B: 训练次数多，学习效率低，收敛速度慢 C: 隐层节点的选取缺乏理论指导 D: 训练时新样本的加入对已经学习的结果没什么影响
- 以下关于BP算法的缺陷说法错误的是（） A: 易形成局部极小而得不到全局最优 B: 学习效率搞，收敛速度快 C: 隐节点的选取没有理论依据 D: 训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势