我曾向其他AI从业者提出过这个问题，但一直没有得到令我满意的答案。

对于之前编写过人工神经网络的人来说，你们是如何测试它的正确性的？

我想，换句话说，如何调试神经网络背后的代码？

回答：

在大多数“软计算”领域，正确性是一个很有趣的概念。我能告诉你的最好答案是：“当神经网络持续满足其设计参数时，它就是正确的。” 你通过数据训练它，然后用其他数据进行验证，并在中间设置一个反馈循环，让你知道神经网络是否运行正常。

当然，这种情况只适用于大型神经网络，对它们进行直接的正确性证明是不可能的。 如果你试图构建一个学习异或（XOR）或类似功能的神经网络，通过分析证明神经网络是正确的，这是可能的，但对于这类问题，人工神经网络（aNN）很少是必要的。