1、输入变量的梯度，输入变量的权重1输入变量的梯度bp神经网络中，误差反向传播算法会计算每个神经元的梯度，反映每个输入变量对神经元输出的影响程度2输入变量的权重bp神经网络中，每个输入变量都与网络中的神经元相连，通过权重来影响神经元的输出计算每个输入变量的权重来评估对网络输出的影响；QPSqueries per second的缩写，指每秒处理的，该指标常见于高并发系统，用在神经网络中可以理解为把单块GPU占满显存GPU利用率，这块GPU每秒钟能处理多少张图片在工业界场景中往往由于计算资源受限，考虑的不仅是FLOPs，也不是单纯的inference time，而是把一块GPU打满情况下的QPS；神经网络的权值确定是一个关键问题，它直接影响到神经网络的学习能力和泛化能力在训练过程中，权值的初始设定至关重要对于MATLAB等工具，通常建议使用其内置的函数自动生成权值，这样可以避免人为设定可能带来的偏差若需手动设定，可以通过赋值语句进行调整，如netIW=netbias=在设定权值时；3 在机器学习和人工智能领域，权重是指神经网络中各个连接点或神经元之间的连接强度这些权重通过训练得到调整和优化，以使得网络能够更好地处理数据和完成任务总之，权重是一个相对的概念，它表示某一因素或指标在特定情境下的重要程度或影响力大小在不同的领域和应用场景中，权重的含义和计算方法；在机器学习中，权重系数通常指的是神经网络中每个节点与其连接的边上的权重值这些权重值决定了每个节点对输入的响应程度，从而影响了整个网络的输出结果在回归分析中，权重系数是指用于计算线性回归方程中自变量对因变量的影响程度的数值这些系数告诉我们，对于每个自变量的单位变化，因变量会发生多大的变；1基于权重值的重要性排名在训练完成后，对于每一个神经元，可以计算其对应的权重值根据权重值的大小，可以对输入变量进行重要性排名，权重值较大的变量重要性较高2基于梯度下降的重要性排名在RBF神经网络中，每个输入变量都会对应一个权重系数，可以通过计算这些权重系数的梯度值，来确定每个。