Question

神经网络学习样本越多，泛化能力越强？

Answer 1

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：百度百科-神经网络结构

参考资料来源：人民网-DeepMind出IQ测试题 考考神经网络有多聪明

Answer 2

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。