bp的权值调整问题
我用bp做图像的识别，根据图像各个像素点的rgb值来分割图像，即输入层神经元数为3（各像素点的rgb值），采用一个隐层，隐层节点数采用10以下，输出层节点为1。我设定期望输出为1和0，1即为目标点，0即为背景点（我也试过-1）。训练时误差设为0.0001，误差变化率0.00001，学习率 0.5，动量系数0.7，隐层转移函数为sigmoid，输出层为线性…………
当训练次数达到1000次后，误差值在0.1左右（可以接受），但是这时我发现初始随即设定的权值以及阈值有的时候大部分变为0，有的时候为-6.27744e+066，网络根本没有泛化能力
请各位指教
我是在vc下训练（matlab的工具箱用的没有问题）
[解决办法]
在程序逻辑正确的前提下：
1.输出层用sigmoid
2.叠加的梯度要除以样本总数
