bp神经网络中的回归图

如果bp神经网络输出参数和输入参数的量纲很大，导致回归的值很差，应该怎么解决这样的问题？

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7671546
• 这篇博客也不错, 你可以看下bp神经网络阈值如何确定,神经网络阈值和权值
• 除此之外, 这篇博客: 遗传算法优化BP神经网络的实例中的 遗传算法的实现： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 实例使用谢菲尔德工具箱，实现种群初始化，适应度函数，选择、交叉、变异和重插来优化BP神经网络中的权值和阈值。其中参数有：种群大小为40，遗传迭代次数为50，变量二进制位数为10，交叉概率设置为0.7，变异概率设置为0.01，代沟设置为0.95。

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• 您还可以看一下 覃秉丰老师的5天搞定深度学习入门系列课程中的 深入理解BP神经网络(论文讲解)小节, 巩固相关知识点