人工神经网络中实际输出值超调/欠调的一般趋势

在人工神经网络中，实际输出值超调和欠调是指网络输出与期望输出之间的偏差。超调是指网络输出超过期望输出的情况，而欠调则是指网络输出低于期望输出的情况。

一般情况下，人工神经网络的训练目标是使网络输出尽可能接近期望输出。然而，由于网络的复杂性和训练过程中的不确定性，实际输出值可能会出现超调或欠调的情况。

实际输出值超调的一般趋势是在初始阶段，网络可能会出现较大的超调现象，即输出值明显高于期望输出。随着训练的进行，网络逐渐调整参数和权重，使输出值逐渐接近期望输出，超调现象逐渐减小。最终，网络的输出将趋于稳定，接近期望输出。

实际输出值欠调的一般趋势与超调相反。在初始阶段，网络可能会出现较大的欠调现象，即输出值明显低于期望输出。随着训练的进行，网络逐渐调整参数和权重，使输出值逐渐接近期望输出，欠调现象逐渐减小。最终，网络的输出将趋于稳定，接近期望输出。

实际输出值超调和欠调的趋势取决于网络的结构、训练算法和数据集等因素。为了减小超调和欠调现象，可以采用合适的网络结构和训练算法，并对数据集进行预处理和调整。

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