为什么bp神经网络预测值接近0
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BP神经网络预测值接近0可能是因为以下原因之一:
1. 数据集偏斜:如果数据集中大部分样本的目标值都接近0,那么该模型训练出来的预测值也会趋向于0。
2. 模型参数设置不当:如果模型的默认参数设置不适合当前数据集和问题,那么预测值可能会偏向某一个方向,比如接近0。
3. 激活函数选择:激活函数的选择对神经网络的输出结果有很大影响。如果使用sigmoid或tanh这样的激活函数,当输入非常大或小的时候,输出将接近0或1。这种情况下,预测值也可能出现接近0的情况。
4. 正则化:如果模型使用了正则化技术,比如L1或L2正则化,那么模型的预测值可能会比实际值小很多。
5. 训练不充分:如果模型没有足够的训练时间或训练样本数量不足,那么模型可能不能充分学习输入特征和目标值之间的关系,导致输出接近0。
1. 数据集偏斜:如果数据集中大部分样本的目标值都接近0,那么该模型训练出来的预测值也会趋向于0。
2. 模型参数设置不当:如果模型的默认参数设置不适合当前数据集和问题,那么预测值可能会偏向某一个方向,比如接近0。
3. 激活函数选择:激活函数的选择对神经网络的输出结果有很大影响。如果使用sigmoid或tanh这样的激活函数,当输入非常大或小的时候,输出将接近0或1。这种情况下,预测值也可能出现接近0的情况。
4. 正则化:如果模型使用了正则化技术,比如L1或L2正则化,那么模型的预测值可能会比实际值小很多。
5. 训练不充分:如果模型没有足够的训练时间或训练样本数量不足,那么模型可能不能充分学习输入特征和目标值之间的关系,导致输出接近0。
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