1、BP神经网络当中 所提到的泛化能力是指什么？

就是外推的能力。
很多时候训练的网络对于训练的数据能很好的拟合，但是对于不在训练集内的数据拟合就很差强人意了。这种情况就叫泛化能力----差。也就是说可能你的网络存在过拟合的现象。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、bp神经网络提高泛化能力？有几种方法？

常规的几种增强泛化能力的方法，罗列如下：1、较多的输入样本可以提高泛化能力；
但不是太多，过多的样本导致过度拟合，泛化能力不佳；样本包括至少一次的转折点数据神经网络泛化的能力。
2、隐含层神经元数量的选择，不影响性能的前提下，尽量选择小一点的神经元数量。隐含层节点太多，造成泛化能力下降，造火箭也只要几十个到几百个神经元，拟合几百几千个数据何必要那么多神经元？
3、误差小，则泛化能力好；误差太小，则会过度拟合，泛化能力反而不佳。
4、学习率的选择，特别是权值学习率，对网络性能有很大影响，太小则收敛速度很慢，且容易陷入局部极小化；太大则，收敛速度快，但易出现摆动，误差难以缩小；一般权值学习率比要求误差稍微稍大一点点；另外可以使用变动的学习率，在误差大的时候增大学习率，等误差小了再减小学习率，这样可以收敛更快，学习效果更好，不易陷入局部极小化。
5、训练时可以采用随时终止法，即是误差达到要求即终止训练，以免过度拟合；可以调整局部权值，使局部未收敛的加快收敛。

3、神经网络学习样本越多，泛化能力越强？

是的。

构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结构复杂性，样本复杂性是训练某一固定结构神经网络所需的样本数目。

样本质量是训练样本分布反映总体分布的程度，或者说由整个训练样本集提供的信息量。样本质量可以强烈地影响神经网络的泛化能力，改进训练样本质量，也是改善神经网络泛化能力的一种重要方法。

扩展资料：

注意事项：

由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

参考资料来源：

参考资料来源：

4、有哪些手段可以提升深度神经网络的泛化性能

人工神经网络以其智能性见长，那么神经网络能真的学到一个映射的本质吗？也就是说，对一个映射给出一定的必要的训练样本训练后，网络能否对样本以外的样本给出较为准确的预测。泛化能力也就是神经网络用于对未知数据预测的能力。神经网络对训练样本区间范围内的样本有较好的泛化能力，而对于训练样本确定的范围外的样本不能认为有泛化能力。常规的几种增强泛化能力的方法，罗列如下：

5、BP神经网络 泛化能力指什么？网络仿真具体什么意思？为什么进行仿真？

3.网络模型设计有问题，需要Try
Error
and
Try
4.可以使用Trainbr（贝叶斯正则化训练函数），这个函数对网络的泛化能力比较好

6、神经网络，训练样本500条，为什么比训练样本6000条，训练完，500条预测比6000条样本好！

并非训练样本越多越好，因课题而异。 1、样本最关键在于正确性和准确性。你所选择的样本首先要能正确反映该系统过程的内在规律。我们从生产现场采得的样本数据中有不少可能是坏样本，这样的样本会干扰你的神经网络训练。通常我们认为坏样本只是个别现象，所以我们希望通过尽可能大的样本规模来抵抗坏样本造成的负面影响。 2、其次是样本数据分布的均衡性。你所选择的样本最好能涉及到该系统过程可能发生的各种情况，这样可以极大可能的照顾到系统在各个情况下的规律特征。通常我们对系统的内在规律不是很了解，所以我们希望通过尽可能大的样本规模来“地毯式”覆盖对象系统的方方面面。 3、再次就是样本数据的规模，也就是你要问的问题。在确保样本数据质量和分布均衡的情况下，样本数据的规模决定你神经网络训练结果的精度。样本数据量越大，精度越高。由于样本规模直接影响计算机的运算时间，所以在精度符合要求的情况下，我们不需要过多的样本数据，否则我们要等待很久的训练时间。 补充说明一下，不论是径向基（rbf）神经网络还是经典的bp神经网络，都只是具体的训练方法，对于足够多次的迭代，训练结果的准确度是趋于一致的，方法只影响计算的收敛速度（运算时间），和样本规模没有直接关系。
如何确定何时训练集的大小是“足够大”的？
神经网络的泛化能力主要取决于3个因素：
1.训练集的大小
2.网络的架构
3.问题的复杂程度
一旦网络的架构确定了以后，泛化能力取决于是否有充足的训练集。合适的训练样本数量可以使用Widrow的拇指规则来估计。 拇指规则指出，为了得到一个较好的泛化能力，我们需要满足以下条件（Widrow and Stearns，1985；Haykin，2008）： N = nw / e 其中，N为训练样本数量，nw是网络中突触权重的数量，e是测试允许的网络误差。 因此，假如我们允许10%的误差，我们需要的训练样本的数量大约是网络中权重数量的10倍。

7、BP神经网络的泛化能力如何提高？

依书上所说：
1.提前停止法。
2.归一化。
具体你就google一下。

8、通常说测试BP神经网络的拟合能力和测试泛化能力有没有一样？还是两者一样，只是说法不同 20

测试BP神经网络的拟合能力和泛化能力，按这种说法是同一概念，但是拟合和泛化在其它领域是完全不同的，这个要区分清楚。测试一个神经网络的拟合能力，这种说法很少用，大家经常用的是测试神经网络的泛化能力。

9、神经网络训练样本越多是不是泛化能力越好？

这个没有明确要求，样本也不是越多越好。通常情况下，你的样本可以一部分用来做验证。加速你有100个样本，90%用来做训练，10%用来做验证等，当然，有时候还得留下10%做测试用。我个人的经验是，样本数尽量在10以上吧。