神经网络需要多少数据,20个数据可以训练神经网络吗

神经网络需要多少数据,20个数据可以训练神经网络吗

神经网络的数据需要1000个以上，其中训练样本至少700以上，验证样本至少300以上神经网络训练需要什么样本。3、rbf神经网络的训练样本要多大因课题而异。1、样本最关键在于正确性神经网络用训练数据训练神经网络。共有2000组语音特征信号，从中随机选择1500组数据作为训练数据训练网络，500组数据作为测试网络测试网络分类能力。神经网路构建根

测试数据有10000条。另一个版本是图片版的，按0~9把训练集和测试集分为10个文件夹。这里选取.mat格式的数据源。2 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差3、在用bp神经网络时，需要输入数据，但有些数据是定性数据，如何将定性数据定量化你所说的应该是输入数据的预处理即pre-processing,你使用ST Nueral Networks的话，里面有自动的预

则需要很多数据（ImageNet有超过一千万张图片，），模型复杂参数多，数据量大，跑起来慢，通常需要用GPU一般来说要1万以上，越多越好，但要保证采集标准统一，且输出为相同的数据不能太多。

如果一个线性算法在每个类有数百个样本的情况下可以达到很好的性能，那么对于非线性算法，例如随机森林或人工神经网络，则可能需要每个类有数千个样本。6.数据集5. 数据量与模型选择一般来说，在大数据量小特征数时，简单模型如逻辑回归+正则即可。在小数据量多特征下，集成的树模型(如随机森林和xgboost)往往优于神经网络。随着数据量增大，两者

我觉得是“信息提取量”的问题，也就是人脑能从一个样本中提取到的信息远高于目前的神经网络。或者说”单位样本的信息提取量“或者叫”信息提取密度“因为目BP神经网络算法(鸢尾花)附带相关训练集及测试集，Iris(鸢尾花)数据集分为训练集(Iris-train.txt)和测试集(Iris-test.txt),分别含75个样本，每个集合中每种花各有25个样本。BP神经网