我完全理解 ANN 背后的理论（在这种情况下，使用反向传播进行前馈）。随着网络的学习，权重会相应调整以给出正确的结果。但是，由于涉及随机元素，即使用随机权重来初始化网络，我如何检查所产生的结果不仅仅是偶然/纯巧合？
user7190127
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这似乎是一个相当哲学的问题，不是吗？对于一个不平凡的情况，特定的权重值将部分由偶然驱动......那又如何？如您所知，人工神经网络的一个特点是“推理过程”无法追踪；它要么得到正确的答案，要么没有。通过培训，您可以改进您希望得到正确答案的功能。如果该函数可靠地产生正确的结果，那么机会是函数推导中的一个元素就没有区别。
ANN 有可能在训练集中的每个问题上都得到正确的结果，并且在以前从未见过的任何问题上仍然得到疯狂的结果。这可能意味着它首先被过度参数化，因此它只“记住”了训练集。这可能意味着训练集不足以代表问题的范围。在每一种情况下，机会都会决定你最终得到的部分正确的函数，以及你得到的额外问题的错误结果。
但是，如果您有一个非常适合某个问题的 ANN 和一个足以启动它的训练集，那么它将可靠地产生正确的结果。机会在决定它具体体现什么功能方面发挥了作用，但所选功能 - 无论如何都是不透明的 - 有效，所以谁在乎呢？
于 2016-11-21T15:49:41.493 回答