① bp神經網路演算法迭代一次是所有樣本都算一遍嗎
是的，全部樣本都要算一遍。按照順序依次抽取樣本，代入BP演算法，調整權值。也有部分演算法是按隨機方式，每次樣本進來的順序都不同，但仍然是所有樣本都要參與。
唯一可能有點區別的是，標准BP演算法中，每輸入一個樣本，都要回傳誤差並調整權值，這種對每個樣本輪訓的方法稱為「單樣本訓練」。由於單樣本訓練遵循的是只顧眼前的「本位主義」原則，只針對每個樣本產生的誤差進行調整，難免顧此失彼，使訓練次數增加，導致收斂速度過慢。因此，有另外一種方法，就是在所有樣本輸入之後，計算網路的總誤差，再根據總誤差調整權值，這種累積誤差的批處理方式稱為「批訓練」或「周期訓練」。在樣本數較多時，批訓練比單樣本訓練的收斂速度更快。