BP神经网络用于分类与回归

资 源 简 介

BP神经网络用于分类与回归

详 情 说 明

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种基于反向传播算法训练的多层前馈神经网络，广泛应用于分类和回归任务中。其核心思想是通过不断调整网络中的连接权重，使模型输出与真实值之间的误差最小化。

对于分类问题，BP神经网络通过构建从输入特征到类别标签的映射，通常搭配Softmax激活函数在输出层处理多分类任务，或Sigmoid函数处理二分类问题。在训练过程中，误差反向传播算法能有效修正各层权重，提升分类准确率。

在回归任务中，BP神经网络通过线性输出层直接预测连续值。损失函数常选择均方误差（MSE），反向传播通过梯度下降优化权重，使预测值逼近真实值。其非线性激活函数（如ReLU）的引入，使模型能拟合复杂的数据关系。

BP神经网络的强大之处在于其自动特征提取能力，无需人工设计特征。但需注意过拟合风险，可通过正则化、早停或Dropout等策略优化。虽然相比现代深度学习模型结构简单，但在中小规模数据集上仍表现出高性价比。