神经网络的优点和缺点如下：优点： 强大的学习能力：神经网络具有出色的学习和适应新环境的能力，能够从大量数据中自动学习并识别复杂的模式。通过调整网络中的权重参数，神经网络可以处理各种不同类型的数据，包括图像、声音、文本等。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
然而，神经网络也存在一些缺点。最显著的是，它缺乏自我解释的能力，无法解析其推理过程和依据，这限制了其透明度。另外，神经网络在处理不确定性和数据不足时的表现较差，不能进行有效的询问或处理。另外，将所有问题和推理数字化，可能导致信息丢失。此外，理论和学习算法仍有待进一步发展和优化。
优点。径向基神经网络非线性拟合能力强，全局最优逼近；局部接受特性使得决策时含有距离的概念，学习规则简单、拓扑结构紧凑、结构参数可实现分离学习，收敛速度快，便于计算机实现。缺点。径向基神经网络解释性差，数据不充分时无法工作，难以确定隐藏层节点数、节点中心和宽度，优选过程出现数据病态现象。
学习能力强 深度学习具备很强的学习能力。2：覆盖范围广，适应性好 深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。3：数据驱动，上限高 深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
实际上，NCHW和NHWC并无绝对优劣，它们各有优势，且底层都有相应的优化策略。用户通常不会察觉到这些差异，因为这些优化隐藏在引擎的内部。研究如“神经网络的数据排列：CHW与HWC”和相关技术博客提供了深入理解这些概念的资源，如GitHub项目MaximIntegratedAI/ai8x-synthesis和田海立的CSDN博客。
第一 ：CLASS torch.nn.Flatten（ start_dim=1 ， end_dim=- 1 ） ，将多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。需要注意的是，Flatten（）的默认值start_dim=1，即默认数据数据的格式是[N，C，H，W]第0维度为Batch Size，不参与Flatten。后面的CHW全部展平为一维。
推理过程被分解为15个步骤，包括输入数据的HWC到CHW转换，以及数据在host和Device之间的移动。这个过程展示了TensorRT如何利用其内部优化。然而，当前框架尚存在模块化不足、性能优化空间以及功能扩展的需求，但它为后续改进提供了宝贵的基础和学习材料。
神经网络中的bs指的是batch size，即批大小。在神经网络的训练过程中，数据量往往非常大，如果一次性将所有数据送入模型进行训练，会造成计算机运算速度过慢，同时也会造成内存溢出，影响训练的效果。因此，我们将大数据集分成若干个小批次，每次将其中一个批次送入模型进行训练，这就是批处理。
对于bs的初始模型black 76模型，其改进主要表现在以下几个方面：首先，对模型参数进行了优化。bs对初始模型进行了深入研究，结合实际应用场景，对模型的参数进行了精细调整，使其更加符合实际需求。这包括但不限于调整神经网络的结构、优化激活函数、调整学习率等。其次，引入了新的数据增强技术。
随着近两三年来RIA（RichInternetApplications的缩写，中文含义为：丰富的因特网应用程序）的流行和普及带来的诸如：Flash/Flex，Silverlight、XML和服务器端语言（PHP、，JSP、Python）等语言，前端开发工程师也需要掌握。 前端开发的入门门槛其实很低，与服务器端语言先慢后快的学习曲线相比，前端开发的学习曲线是先快后慢。
从单层感知器推广到普通的多层感知器MLP。然后推广到简单的神经网络（激活函数从阶跃“软化”为诸如tanh等类型的函数），然后引入特定类型的网络结构，比如最基本的全连接、前向传播等等概念。进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chain rule），以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。
Marr的计算神经理论、耗散结构和混沌理论的基本精神，用S型曲线替代二值逻辑，引入“能量”函数，使网络的稳定性有了严格的判断依据，模型具有理想记忆、分类与误差自动校正等智能。Hopfield模型的动力学特征的分析提供了有力的研究方法。
具体的指标构成如上图所示，是一个bsxbs大小的矩阵，这个在文中被称为Representational Dissmilarity Matrix，其功能是构建了激活层内部的表征，可以通过评估RDM的相似度通过计算上三角矩阵的关系系数，比如皮尔逊系数。 该文章实际上也是构建了一个指标P+TG来衡量子网的性能，挑选出最优子网络。
另外，简化模型也是一个直接的方法来解决过拟合问题。如果我们使用一个过于复杂的模型来拟合数据，那么这个模型就更有可能过拟合。相反，如果我们使用一个更简单的模型，它就更有可能在新数据上表现良好。例如，在神经网络中，我们可以减少网络的层数或每层的神经元数量来简化模型。
剪枝（Pruning）：对于决策树等模型，可以通过剪枝来减少模型的复杂度，从而减小过拟合的风险。剪枝的过程是通过修剪掉一些决策树节点来使模型更简单。 Dropout：在神经网络中，Dropout是一种常见的解决过拟合问题的技术。
网络结构调整 减少模型复杂度： 减少神经网络层数、神经元数量或缩小模型容量，以降低模型学习复杂度，避免过度拟合。正交初始化： 使用较小的初始化权重或正交初始化方法，有助于避免权重初始化对模型造成的不利影响。
这肯定是出现了过拟合了，你可以做一下改进。
大概基于这个原理，就可以有很多方法了：1 Bagging 简单理解，就是分段函数的概念：用不同的模型拟合不同部分的训练集。以随机森林（Rand Forests）为例，就是训练了一堆互不关联的决策树。但由于训练神经网络本身就需要耗费较多自由，所以一般不单独使用神经网络做 Bagging。