大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络 训练的问题，于是小编就整理了3个相关介绍神经网络 训练的解答，让我们一起看看吧。
神经网络训练原理？
是指神经网络从输入开始，通过不断的调整参数，最终实现该神经网络的有效学习。它可以通过一系列的迭代计算，学习训练样本的特征，从而实现对新样本的有效分类。
神经网络训练原理主要有以下几个方面：
一、模型准备：模型准备是构建一个神经网络模型的基础，它包括网络的结构，激活函数，损失函数，优化器及超参数的选择。
二、数据准备：数据准备是模型训练的关键，它包括数据的***集，预处理，划分数据集，数据归一化等环节。
三、模型训练：模型训练是将模型应用到数据上，它主要包括设定训练的轮数，计算损失函数，计算梯度，更新参数，模型参数优化等环节。
四、评估模型：评估模型是衡量模型的好坏，它通常包括模型的准确率，精确率，召回率，F1分数等指标。
五、应用模型：应用模型是将训练好的模型应用于实际领域，它主要包括模型部署，模型维护，模型参数调整等环节。
具体而言，训练过程包括以下几个步骤：
（2）误差反向传播：计算输出与正确答案之间的误差，并将误差反向传播到网络中；
神经网络训练要多长时间？
神经网络训练需要根据样本量来判断时间,一般情况下6个小时左右人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型
神经网络训练为什么需要大量的样本？有没有理论上的解释？
回答这个问题，需要理解，什么是样本，什么是神经网络，神经网络的目的是什么？以及神经网络为了达到自己的目的对大量样本的需要的必要性。
首先，样本本身没有意义，它只是一次不确定性偶然的***样。但，样本的意义在于，样本呈现的背后的随机空间，因果空间的概率关系和因果关系。而且，样本量越大越能清晰的体现背后的概率逻辑或因果逻辑。这一点是很容理解的。比如：一个学生一次考试得了100分，还不能说明这个学生成绩不错；如果，这个学生连续10次都考得100分，那么我可以肯定，这个学生的成绩是优秀的。也就是说10次（大量）考试成绩（样本）体现了学生的成绩水平（因果逻辑）。在数学上，这个思想可以总结为“大数定理”。
其次，神经网络 是计算机的自学习模型。什么是自学习？比如，传统的计算机编程对计算机来说也算是一种学习。不过这种学习是人的学习，把习的规律和逻辑结果，通过编程的方式输入计算机，因此，本质上是计算机借助人实现间接的学习。比如，人通过千百次的观测和实验（大量样本，数据）习得人口变迁的规律，因此，把这种规律输入计算机后，可以让计算机来协助预测人口的演变趋势。而现在，我们把大量的人口数据，直接 输入计算机，计算机通过神经网络模型可以自己学习到样本数据背后的规律，进而可以进行人口演变趋势的预测。
一种很直观的解释是：相比于传统的机器学习方法，神经网络的参数量大的多（高好几个数量级）。如果仅用很少的样本，神经网络会过拟合，无法得到很好的泛化能力，所以需要大量的样本来训练。
我们在求解N个参数时，往往需要至少N+1个方程，而且要保证这些方程尽量互不相关（矩阵的秩）。 神经网络的参数极大，而且存在着非常多的非线性操作，因此我们更需要大量的训练样本（每个样本就是对应的一个方程），这些样本还要保证独立性。所以可想而知，从零开始训练需要大量的样本。
到此，以上就是小编对于神经网络 训练的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络 训练的3点解答对大家有用。
