求助 关于BP神经网络的问题

递归

我用BP神经网络做预测，虽然每次训练后误差都能达到要求，可是仿真出的结果却不同，有时差别很大。这种情况应该怎么办？求助

石头笨笨

不知道你听没听过“泛化”这个词，网络的精度越高，泛化能力也就相对下降，在自然数据中，不存在数学上的逻辑，掺杂很多随机因素，因此对于训练数据越精确，网络越容易陷入训练数据
这时你就要降低精度（增加泛化能力）或者修改网络参数（有可能改变连接权的性质，但希望不大，简单的比喻就是改变参数，原来的网络可能是个猪脑的，后来变为猴子脑，这时效果可能会提高），以求在检验时候有较好的效果。