网络模型的性能和泛化能力-BP神经网络详解与实例

BP，神经网络

5.网络模型的性能和泛化能力训练神经网络的首要和根本任务是确保训练好的网络模型对非训练样本具有好的泛化能力（推广性），即有效逼近样本蕴含的内在规律，而不是看网络模型对训练样本的拟合能力。从存在性结论可知，即使每个训练样本的误差都很小（可以为零），并不意味着建立的模型已逼近训练样本所蕴含的规律。因此，仅给出训练样本误差（通常是指均方根误差RSME或均方误差、AAE或MAPE等）的大小而不给出非训练样本误差的大小是没有任何意义的。

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