如何評估人工神經網路

『壹』 人工神經網路怎麼比較優劣

如果你的輸入樣本足夠大，即使初始權值隨機取（0,1），最終擬合誤差差別都不會很大。如果沒有足夠多輸入樣本，那就比較不同隱層節點輸出結果的RMSE和PEARSON系數，取系數最大、誤差最小時的節點數當做隱層節點數。說白了就是一個字「試」。

『貳』 現代綜合評價方法有哪些，各個方法有啥優點

1、專家打分評判法

專家評分法是出現較早且應用較廣的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數理統計特性。

主要步驟是：

首先根據評價對象的具體情況選定評價指標，對每個指標均定出評價等級，每個等級的標准用分值表示；然後以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值；最後採用加法評分法、加權評分法、連乘評分法或加乘評分法求出各評價對象的總分值，從而得到評價結果。

專家評分法的最大優點是，在缺乏足夠統計數據和原始資料的情況下，可以做出定量估價，專家評價法具有使用簡單、直觀性強的特點。

驗以及知識的廣度和深度，主觀性極強，並且其理論性與系統性不強，一般情況下難以保證評價結果的客觀性和准確性。

2 、層次分析法（AHP） 層次分析法（AHP）是1973年美國學者T.L.Saaty最早提出的，經過多年的發展現已成為一種較為成熟的，一種定性與定量分析相結合的多准則決策方法。

AHP的優點：

首先既有效地吸收了定性分析的結果，又發揮了定量分析的優勢；既包含了主觀的邏輯判斷和分析，又依靠客觀的精確計算和推演，從而使決策過程具有很強的條理性和科學性。其次，AHP把問題看成一個系統，整個過程體現出分解、判斷、綜合的系統思維方式，也充分體現了辯證的系統思維原則。

AHP的不足：

（1）在應用中仍擺脫不了評價過程中的隨機性和評價專家主觀上的不確定性及認識上的模糊性。

（2）並且判斷矩陣易出現嚴重的不一致。

（3）AHP方法得出的結果是粗略的方案排序。