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强风化花岗岩边坡稳定性预测的神经网络训练与验证
前言
BP神经网络虽然在拟合训练数据上表现出色，但容易出现过拟合现象，即网络对训练集数据过于敏感，导致在测试数据上的表现不佳。为了避免过拟合，可以采用交叉验证技术、正则化方法等手段，或者结合深度学习中的卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等更复杂的模型，以提高模型的泛化能力。
为了克服传统BP神经网络的一些不足，研究者提出了一些改进的算法和方法，如引入遗传算法、粒子群优化算法等对网络的权重进行优化，或是采用深度学习方法来构建更加复杂的神经网络结构。这些改进方法可以进一步提高BP神经网
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