神经网络学习样本越多，泛化能力越强？
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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
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