bp神经网络过拟合解决方法 BP神经网络输入层神经元个数是越多越好吗？

BP神经网络输入层神经元个数是越多越好吗？

对于非线性拟合，隐层一般为1-2层；至于隐层神经元的个数，越多越好，过多可能出现过拟合现象，如果您想尝试，也可以参考一些经验公式。

深度神经网络是否夸张地过拟合了？

这不可能是一样的。

1. 过度装配可分为许多情况。一是现在的情况太多了。这种神经网络能对许多情况给出正确的答案。即使它是过度安装，你也无法证明它。此外，即使它能工作和排气，也没有坏处。

2. 是否过拟合与我们的神经网络模型和训练集有关。当二者的组合过拟合时，它在训练集上运行良好，在验证集上也会出现问题。现在有一些方法可以对训练集的数据进行预处理、多次输入和多次训练。

3. 目前，过度拟合的问题是不可避免的。培训本身就是一种适应过程。如果未来在数学原理或应用这方面有质的突破，可能有解决的机会。

BP神经网络是不是隐含层节点数越多越好，还是只要最优就行？

在BP网络中，隐层节点的选取非常重要，它不仅对神经网络模型的性能有很大的影响，而且是训练中“过拟合”的直接原因。然而，理论上还没有一种科学、通用的方法来确定隐层节点的个数。目前，文献中提出的确定隐层节点个数的计算公式大多针对训练样本数目任意的情况，大多针对最不利的情况，在一般工程实践中难以满足，不宜采用。实际上，各种计算公式得到的隐层节点数有时会相差数倍甚至数百倍。为了尽可能避免训练中的“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是在满足精度要求的前提下尽量选择紧凑的结构，即，选择尽可能少的隐藏层节点。研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层节点数有关，还与待解决问题的复杂性、传递函数的类型和样本数据的特征有关。在确定隐层节点数时，必须满足以下条件：（1）隐层节点数必须小于n-1（其中n为训练样本数），否则，网络模型的系统误差与训练样本的特性无关，趋于零，即，该网络模型没有泛化能力，没有实用价值。同样，可以推断输入层中的节点（变量）数量必须小于n-1。（2） 训练样本数必须大于网络模型的连接权重，一般为2-10倍。否则，必须将样本分成若干部分，采用“轮流训练”的方法得到可靠的神经网络模型。总之，如果隐层节点数量太少，网络可能根本无法训练，或者网络性能很差；如果隐层节点数量太多，虽然可以减少网络的系统误差，但一方面，网络训练时间会延长；另一方面，训练时间会变长容易陷入局部极小而得不到最好，这也是训练中“过度拟合”的内在原因。因此，在综合考虑网络结构的复杂性和误差大小的基础上，采用节点删除法和扩展法确定合理的隐层节点数。

请教大牛神经网络的过拟合问题？

你的问题很模糊。你想知道神经网络的过拟合是什么样的吗？为什么会有过拟合。对于第一个问题，神经网络的过拟合类似于支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合，说明训练数据集的建模效果很好，而测试数据集的建模效果很差，由于强学习能力是预测模型中的噪声会湮灭有用信息，导致泛化能力差。对于第二个问题，产生上述现象的主要原因是隐层节点过多（隐层节点越多，学习能力越强），这使得预测模型在训练过程中挖掘训练数据集中的噪声，即噪声会湮灭有用信息。因此，在使用神经网络建模时，必须处理模型过拟合的问题。一方面，我们可以增加样本数据集，另一方面，我们可以使用交叉验证来选择适当数量的隐层节点，在精度和泛化能力之间做出权衡。最常用的方法是加入正则化项，在一定程度上可以防止模型过拟合的问题。（机器学习算法和python学习）

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