人工神经网络中测试是什么 人工神经网络中的测试方法

1、人工神经网络简介

人工神经网络是一种计算机程序，它受到人脑神经元之间相互作用的启发，用于学习和解决各种复杂的问题。它包括输入层、隐藏层和输出层，每个层有多个神经元组成。人工神经网络的训练过程就是通过输入数据、将数据传递到隐藏层和输出层，再根据输出结果进行反向传递误差值，最终来调整每个神经元的权重值，使得网络能够更好地预测未来数据。

2、人工神经网络中的测试

测试是人工神经网络训练过程中的非常重要的一部分。测试方法有多种，如交叉验证和留出法。交叉验证又分为k折交叉验证和自助法。

3、交叉验证

交叉验证是将数据集分为k个不相交的子集，每次使用其中一份子集作为测试集进行测试，其余子集作为训练集进行训练。这样就可以多次地将不同的子集作为测试集进行训练和测试，从而得到更加准确的结果。其中k值通常在5到10之间。k折交叉验证是把数据集分成k份，每次使用k-1份作为训练集，1份作为测试集，这样就可以进行k次训练和测试操作，最终得到所有k个测试结果的平均值。

4、自助法

自助法是通过有放回地从原始数据集中随机抽取样本进行训练，得到不同的训练集，然后把未被抽取的样本作为测试集进行测试。自助法的优点是能够对小数据集进行有效的训练和测试，而且不会浪费过多的数据。但是，自助法也有一个缺点，就是它可能会得到一些重复样本，在这种情况下，得到的训练集和测试集之间可能会有很大的重合部分。