神经网络精确度是什么（神经网络中的网络参数是什么）

神经网络精确度是指模型在预测时的准确性，通常用百分比表示。它是通过将模型的预测结果与实际结果进行比较来计算的。一个高精确度的神经网络意味着模型能够正确地对数据进行分类或预测。神经网络的精确度取决于许多因素，包括数据质量、模型复杂度和超参数的选择。在训练神经网络时，我们通常会尝试不同的方法来提高精确度，例如增加训练数据量、优化网络结构或调整超参数。

神经网络的分类准确率表达的是一个对象在某个环境中发生分裂的概率。