Ⅰ 神经网络中的训练次数，是指的什么
训练次数是指最大迭代次数，如果达到此次数，即使达不到误差要求，也终止计算，77次是实际迭代次数。
Ⅱ BP神经网络输入层和训练次数怎样选择
输入层就是看你研究的结果影响因子的数目，而训练次数是程序自己计算的，因为你要设定误差目标，模型误差到达你设定的目标误差时训练结束，这时的训练次数就是最终训练次数。
Ⅲ tensorflow 神经网络
输入层就是你的输入向量的维度；训练次数一般试试几次就知道了，可以先选择1000次，看最终的训练到没到目标误差。然后视情况多少进行训练次数的增减。
Ⅳ 关于BP神经网络训练次数问题
初始权值不一样，每次训练重置初始权值
Ⅳ 老师问我神经网络训练了多少次，是不是就是迭代次数为多少就是训练了多少次
是的，train_step每run一次就是训练一次
Ⅵ 一般神经网络要训练多久
决定神经网络训练多久有很多因素，如用的是CPU还是GPU，神经网络的结点数、层数，学习速率，激活函数等。一般在测试集的准确率不再明显增加时就可以停止训练了。
Ⅶ 深度学习卷积神经网络要迭代多少次为好
看数据量吧，少点2000次就够了，多点几万次
Ⅷ 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。