BP算法作为传统多层感知机的训练方法，如果层数很多，网络训练效果也会不理想
举一反三
- BP算法适合作为传统多层感知机的训练方法,对于5层以上的神经网络训练结果很不理想。
- BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络，学习算法是（）
- 下述方法中不能有效解决过度拟合问题的方法是____。 A: 增大训练数据量 B: 清洗样本数据 C: 改进训练算法 D: 采用多层感知机
- 以下关于感知器算法说法错误的是 A: 即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛 B: 当感知器算法存在多个解时，对于同一个训练集，感知器初始值不同，最后得到的解可能不同 C: 当训练集线性不可分时，袋式算法使感知机也可以收敛到一个相对理想的解 D: 多层感知机是感知机的推广，克服了感知机不能对线性不可分数据识别的弱点
- BP训练算法是常用的神经网络分类器训练算法，该算法也称为反向误差传播无监督训练算法（）