用神經網絡的分類行爲理解質量究竟是什麼？

關於神經網絡的兩個假設網絡 假設1：徹底相同的兩個對象沒法被分紅兩類，與之對應的分類迭代次數爲無窮大，分類準確率是50%，50%。在不一樣的訓練集之間，相等收斂標準下迭代次數越大代表兩個分類對象差別越小。.net 假設2：對應不一樣的兩個對象，迭代次數越大，兩者的相對速度越大；相對速度越大分類準確率越大。對象   繼續用粒子分裂模型來理解神經網絡的分類行爲，blog (A,B)---n*m*2--

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