学习规则也就是权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。
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BP算法中，关于学习速率η的选择，在学习开始时，η选取较小的值可加快学习速度。学习接近优化区时，η取值较大，否则权值将产生振荡而不收敛。
BP算法中，学习开始时，各隐含层连接权值的初值以设置较大的随机数较为合适。
BP神经网络的优点体现在哪些方面？
A. 非线性映射能力
B. 全局优化能力
C. 泛化能力
D. 容错能力
BP神经网络的缺点体现在哪些方面？
A. 难以确定隐含层及隐含层节点的数目，一般根据经验来试凑
B. 目标函数存在多个极值点，按梯度下降法学 习，容易陷入局部极小值
C. 待寻优的参数多
D. 收敛速度慢
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