用神经网络的分类行为理解质量究竟是什么？

关于神经网络的两个假设网络 假设1：彻底相同的两个对象没法被分红两类，与之对应的分类迭代次数为无穷大，分类准确率是50%，50%。在不一样的训练集之间，相等收敛标准下迭代次数越大代表两个分类对象差别越小。.net 假设2：对应不一样的两个对象，迭代次数越大，两者的相对速度越大；相对速度越大分类准确率越大。对象   继续用粒子分裂模型来理解神经网络的分类行为，blog (A,B)---n*m*2--

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