多层神经网络训练过程

Question

我在建立一个多层神经网络。我有关于培训过程的问题，我有一套培训-数据与期望的产出。我使用反向传播算法更新连接权重。

网络培训应该分开进行吗？当网络找到合适的连接权重，使实际输出等于期望的输出时，网络就需要一个输入；网络接受另一个训练输入。

这是对的吗？

Answer 1

否，无论实际输出是否等于目标输出，反向传播算法都应该移到训练集的下一个元素。然后在一定数量的训练案例通过后更新权重/参数，这是由指定的批次大小决定的。对于每一次训练迭代，平均总误差通常要低于前一次迭代。