BP神经网络参数总结
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于分类、回归和模式识别等任务中。在进行BP神经网络训练之前，需要对网络的参数进行设置和调整，以获得更好的性能和准确度。下面将对BP神经网络的参数进行总结，并给出相应的源代码。
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输入层
输入层是神经网络的输入端，用于接收输入数据。其参数设置包括输入层的节点数和激活函数的选择。输入层节点数应该与输入数据的特征数相对应，通常使用线性激活函数。
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隐藏层
隐藏层是位于输入层和输出层之间的一层或多层神经元。其参数设置包括隐藏层的节点数、激活函数的选择和隐藏层的层数。隐藏层的节点数一般根据问题的复杂度和数据的规模进行设置，激活函数可以选择sigmoid、ReLU等，层数的选择应根据问题的复杂性而定。
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输出层
输出层是神经网络的输出端，用于得到模型的预测结果。其参数设置包括输出层的节点数和激活函数的选择。输出层的节点数应与问题的分类数或目标值的个数相对应，激活函数的选择根据问题类型而定，如二分类问题可以选择sigmoid函数。
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学习率（Learning Rate）
学习率是用于控制参数更新速度的超参数。其值通常在0.001到0.1之间，过大的学习率可能导致参数更新过快而错过最优解，过小的学习率可能导致收敛速度过慢。需要根据具体问题进行调整。
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权重衰减（Weight Decay）
权重衰减是一种正则化技术，用于防止过拟合。其通过在损失函数中增加一个正则项，限制模型的复杂度。权重衰减的参数设置一般在0.001到0.1之间。
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动量（Momentum）
动量是一种加速梯度下降法的方法，用于加快模型的训练速度和稳定性。其通过引
