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机器学习 | MATLAB实现BP神经网络模型答疑（适应度函数）

企业开发 2023-05-17 04:42:33 阅读次数: 0

机器学习 | MATLAB实现BP神经网络模型答疑（适应度函数）

目录

- 机器学习 | MATLAB实现BP神经网络模型答疑（适应度函数）

基本介绍

机器学习 | MATLAB实现BP神经网络模型答疑（适应度函数）及贝叶斯优化

答疑一

在利用遗传算法优化BP神经网络时，适应度函数的设置是非常重要的。适应度函数的作用是评估每个个体（即BP神经网络）的优劣程度，从而指导进化算法的搜索过程。
适应度函数应该反映出BP神经网络的性能，常见的适应度函数有两种：

均方误差适应度函数

适应度函数可以设置为BP神经网络在训练集上的均方误差（MSE）或者交叉验证集上的均方误差，即：

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转载自blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130654976

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