为什么用训练好的bp神经网络去测试，准确率为0？

神经网络训练中误差值不变？ 40

BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事？

因为初始权值和阈值是随机产生的。

神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后，用命令savefilenamenet;保存网络，可使预测的结果不会变化，调用时用命令loadfilenamenet; 优劣势：BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。

其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

对于上述问题，目前已经有了许多改进措施，研究最多的就是如何加速网络的收敛速度和尽量避免陷入局部极小值的问题。

神经网络训练一定次数后准确率突然下降怎么回事？

BP神经网络每次训练结果不一样，怎么回事

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。

那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi);这样每次训练出来的结果都是一样的了。

看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家（专讲神经网络的网站，有视频下载）matlab中文论坛的神经网络专区数学中国的神经网络专区较好的书：MATLAB神经网络原理与实例精解神经网络30个案例分析都是干货，其他的就不说了，祝楼主学习愉快。

神经网络训练时准确度突然变得急剧下降，为啥?