神经网络对噪音数据具有高承受能力，并能对未经过训练的数据具有分类能力，但其需要很长的训练时间而对于有足够长训练时间的应用更合适（）
举一反三
- 神经网络欠拟合，可采取以下哪些手段解决 A: 简化网络 B: 加深网络 C: 增加数据 D: 减少数据 E: 延长训练时间 F: 缩短训练时间
- 如何提高模型的泛化能力 A: 使用更多的数据进行训练 B: 减少训练时间 C: 增加神经网络的层数 D: 提高算力
- 神经网络训练之后的泛化能力是指网络对训练样本之外的新鲜数据的适应度，也称为神经网络的举一反三的能力。
- 有关前馈神经网络的认识正确的是？（ ） A: 神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程 B: 神经网络训练后很容易得到分类的规则 C: 神经网络可用于分类和聚类 D: 神经网络模型的分类能力比决策树好
- 有关前馈神经网络的认识正确的是？ A: 神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程 B: 神经网络训练后很容易得到分类的规则 C: 神经网络可用于分类和聚类 D: 神经网络模型的分类能力比决策树好