标签： neural-network backpropagation
我试图找出一个问题，询问为什么如果在输入和输出之间添加不必要的附加层，MLP网络中的训练时间会急剧增加。 （这不是硬件问题）
我想这与反向传播过程有关。我知道重量更新只适用于导致错误的神经元..是否只是有更多的神经元，所以有更多的重量更新需要更长的时间？我不明白为什么这会导致一个戏剧性的＆＃39;虽然增加了。任何帮助将不胜感激。