神经网络误差随着每个时期振荡，可接受的余量是多少？

神经网络误差随着每个时期振荡，可接受的余量取决于具体的应用场景和需求。一般来说，误差的可接受余量应该尽可能小，以确保模型的准确性和稳定性。然而，在实际应用中，完全消除误差是非常困难的，因此需要根据具体情况进行权衡。

对于一些对精度要求较高的任务，如人脸识别、语音识别等，可接受的余量应该尽可能小，通常在0.1%以下。这意味着模型在每个时期的误差应该尽量接近0，以确保高精度的识别结果。

对于一些对精度要求相对较低的任务，如图像分类、推荐系统等，可接受的余量可以适当放宽，通常在1%左右。这意味着模型在每个时期的误差可以有一定的波动，但整体上仍然保持较高的准确性。

需要注意的是，误差的可接受余量也受到数据集的质量和规模的影响。如果数据集较小或者噪声较多，误差的可接受余量应该相应调整为更小的值，以避免过拟合或者不稳定的模型。

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