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全局bp和非全局bp的区别(全局bp和非全局bp哪个好)

全局bp和非全局bp的区别(全局bp和非全局bp哪个好)

更新时间:2024-10-23 19:24:56

全局bp和非全局bp的区别

全局bp是指网络中每层神经元的输入和输出之间的关系,而非全局bp是指网络中某一层神经元的输入和输出之间的关系。

全局bp从网络的输入层开始,逐层向前传播,然后从输出层逐层向后传播,以便更新权值。而非全局bp仅从某一层神经元开始,更新其输入和输出之间的关系,不会影响到其他层神经元。


1 全局bp和非全局bp是神经网络中两种不同的反向传播算法。
2 全局bp的计算是基于所有样本的误差反向传播,即每个样本的误差对网络参数的影响都被计算并累加起来。
而非全局bp则只考虑了当前样本的误差对网络参数的影响。
3 全局bp的计算较为复杂,但能够更好地优化网络参数,提高模型的泛化性能。
而非全局bp的计算较简单,但容易陷入局部最优解。
4 在实际应用中,根据数据集的大小和模型的复杂度,可以选择使用全局bp或非全局bp进行训练。

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