我是神经网络领域的初学者，我想理解一个特定的说法。一个朋友说，当你向神经网络输入大量数据后，它的适应速度会变慢。

目前，我刚完成了由吴恩达教授的Coursera机器学习课程。在那里，我实现了反向传播算法。我认为它只是通过不同的计算方法来调整模型以适应预期输出。然而，这并不像是在使用历史数据来调整模型。只是检查了神经元的当前状态，并结合正则化向后调整它们的权重。

我的假设正确吗，还是我错了？是否有一些库使用历史数据，导致模型在一定量的训练后适应速度变慢？

我想使用一个简单的强化学习神经网络，我想了解如果目标环境因为某些原因发生变化，我是否需要重置我的模型。否则，我的模型在时间推移后适应速度会越来越慢。

提前感谢任何链接和解释！

回答：

正如你所说，神经网络通过在反向传播步骤中修改权重来进行适应。随着训练的进行，修改这些权重的步骤数量始终保持不变，因此不会变慢。运行一个示例通过你的模型所需的步骤数量也将保持不变，因此不会因为你在训练期间输入的示例数量而减慢你的网络速度。

然而，你可以决定在训练过程中改变学习率（通常随着epoch的进行而降低）。根据你的模型学习率的变化方式，权重将以不同的方式被修改，通常每个epoch的差异会更小。