测试样本集对每个模式进行加噪处理，噪声值为±0.1。若网络能对加噪模式进行正确分类，则认为该网络已训练完成。...

资 源 简 介

测试样本集对每个模式进行加噪处理，噪声值为±0.1。若网络能对加噪模式进行正确分类，则认为该网络已训练完成。...

详 情 说 明

在神经网络训练过程中，测试样本集的加噪处理是一种常见的验证方法。通过在原始模式上添加±0.1范围内的随机噪声，可以模拟实际应用中可能遇到的干扰情况。噪声的引入有助于评估网络的鲁棒性和泛化能力。

关键点在于判断网络是否能在噪声干扰下仍保持准确的分类性能。若能正确识别加噪后的模式，说明网络已充分学习到数据的核心特征，而非简单地记忆训练样本。这种方法可以有效避免过拟合问题，确保模型具备良好的实用价值。

训练完成的判定标准基于分类准确率，通常需要达到预设的阈值才认为网络收敛。加噪测试作为验证环节的一部分，为模型的最终部署提供了可靠性保证。