神经网络中的训练次数是指什么？

Question

开始我错误的以为是训练样本的数量，求专家解答。看到一篇BP神经网络的文献中提到“训练1000×10000次“，这是什么意思呢？

Answer 1

神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。

在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如，用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权，并通过一个函数（由网络的设计者确定的）转化，这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程，直到最后，一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。

扩展资料

神经网络分类：

1、选择模式：这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法：在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而，选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性：如果该模型中，成本函数和学习算法，适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施，人工神经网络，可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在，使得在硬件快速，并行实现。

参考资料来源：百度百科-神经网络

Answer 2

训练次数是指最大迭代次数，如果达到此次数，即使达不到误差要求，也终止计算，77次是实际迭代次数。