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分享BP神经网络训练后的输出与预期输出结果相反，求助各位专家
有一幅字符样本图片21*42，将图片中的每个像素点作为输入，即输入向量为882维，
预期输出设为：[0.1,0.9,0.1,0.1,0.1,0.9,0.1]，
隐层数设为35，根据经验公司sqrt(输入维数+输出维数)+a，a是1~10之间的任意整数，这里取3。
最终，训练出的结果为[0.9584,0.0517,0.0556,0.0465,0.0532,0.9468,0.0566]
训练次数设置过1000,10000甚至100000，结果均与上面类似，即BP网络训练后的输出与预期输出结果相反。
十分不解，盼望指点迷津。
预期输出设为：[0.1,0.9,0.1,0.1,0.1,0.9,0.1]，
隐层数设为35，根据经验公司sqrt(输入维数+输出维数)+a，a是1~10之间的任意整数，这里取3。
最终，训练出的结果为[0.9584,0.0517,0.0556,0.0465,0.0532,0.9468,0.0566]
训练次数设置过1000,10000甚至100000，结果均与上面类似，即BP网络训练后的输出与预期输出结果相反。
十分不解，盼望指点迷津。
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昨夜无风 2014-04-24
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肯定是权值调整过程出了问题，编程中的问题，没办法给你解答
