bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法陷入了局部最小值怎么辦？采用改進(jìn)的BP算法，加入動量項，或自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率。將R算法與遺傳算法等其它優(yōu)化算法相結(jié)合，對初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，并預(yù)先鎖定全局最優(yōu)解。R再培訓(xùn)，每次培訓(xùn)的結(jié)果是不

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法陷入了局部最小值怎么辦？

采用改進(jìn)的BP算法，加入動量項，或自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率。將R算法與遺傳算法等其它優(yōu)化算法相結(jié)合，對初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，并預(yù)先鎖定全局最優(yōu)解。R再培訓(xùn)，每次培訓(xùn)的結(jié)果是不同的，下次培訓(xùn)很可能不會降到局部最低。R改變學(xué)習(xí)功能、訓(xùn)練功能，再試一次。