發信人: kNN (伸手摘星，未必如意，但……), 信區: DataMining
標  題: Re:  請教一個神經網絡的問題
發信站: 南京大學小百合站 (Mon May 26 21:49:42 2003)


有可能的，因為只有輸入，輸出層。 

得到的網絡可能不會很好的擬合目標函數，當然還可能和你的訓練集有關。

加上一層隱藏層單元，結果應該是會有提高的。

理論上： 任意函數可以被有3層單元的網絡以任意精度逼近。


【 在 aih 的大作中提到: 】

: 網絡模型的結構只用了輸入層和輸出層，沒有中間層，輸入層和輸出層各節點間的權..
: 隨機賦初值，用訓練數據集訓練模型后測試模型，發現每次分類結果都一樣，即每個..
: 每次都分到同一類中（訓練參數和訓練次數不變的前提下），當然每次網絡中各權重..
: 一定差異，但相差不是很大。照例說神經網絡會受初始值的影響，但在這里為什么體..
: 是很明顯？

: 此外，一般測試正確率達到多少以上，可以認為這個模型就可以了？


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近朱者赤

近墨者黑
※ 來源:．南京大學小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.119.36.226]