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基于BP神经网络的花岗岩边坡稳定性评估方法优化

说明

尽管标准的反向传播算法已被广泛应用于神经网络的训练，但在处理大规模数据时，传统的梯度下降方法可能存在计算效率低、易陷入局部最小值等问题。为了克服这些问题，现代的优化算法如Adam优化器、Nadam等被提出并应用于神经网络的训练中。这些算法能够加速收敛过程，并提高模型的预测准确性。

训练BP神经网络时，采用反向传播算法来最小化预测误差。在训练过程中，模型的权重和偏置不断被更新，最终使得网络对输入数据的预测值趋于真实值。为了提高模型的预测精度，常常需要使用交叉验证等方法来避免过拟合。选择合适的激