So far, there is no complete and un

So far, there is no complete and unified theoretical guidance on the selection of BP neural network structure. This can only be chosen through experience. There are too many choices of network structure, training efficiency is not high or overconfiguration may occur, thus reducing network performance and fault tolerance. If the choice is too small, the network may not converge. The network structure directly affects the approximation ability and generalization of the network. Therefore, how to choose the appropriate network structure is an important problem for applications.

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到目前为止，关于BP神经网络结构的选择还没有完整，统一的理论指导。这只能通过经验来选择。网络结构选择过多，训练效率不高，可能会导致配置过度，从而降低网络性能和容错能力。如果选择范围太小，则网络可能无法融合。网络结构直接影响网络的逼近能力和泛化能力。因此，如何选择合适的网络结构是应用的重要问题。

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目前，BP神经网络结构的选择还没有完整、统一的理论指导。这只能通过经验来选择。网络结构选择太多，训练效率不高或出现过度配置，从而降低了网络性能和容错能力。如果选择太小，网络可能不会收敛。网络结构直接影响网络的近似能力和一般化。因此，如何选择适当的网络结构是应用的一个重要问题。

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目前，对BP神经网络结构的选择还没有完整统一的理论指导。这只能通过经验来选择。网络结构选择过多，训练效率不高或可能出现过度配置，从而降低网络性能和容错能力。如果选择太少，网络可能不会聚合。网络结构直接影响网络的逼近能力和泛化能力。因此，如何选择合适的网络结构是一个重要的应用问题。<br>

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