DNN深度神经网络训练问题
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关闭于 2024-07-09 20:12
有没有大佬帮我看看，这是怎么回事：用的是2个隐藏层的MLP网络，解决非线性拟合问题，网络有18个输入，4个输出，数据进行了归一化，用的adam优化器、L2正则化、MES损失函数。
我是仿照一篇论文里做的，自己跑出来的数据集，他论文里面四个输出的R2分数能达到0.98、0.94、0.14、0.96，但是我自己跑出来只有前三个R2会比较吻合，第四个参数的R^2不管怎么调神经网络参数都达不到
调过层数、神经元数、学习率、也让学习率衰减、也改过batch_size大小，以及偏差，但是第四个输出R2基本都上不了0.9以上，还有一个问题是MES图，因为R2效果最好的时候是让adam自动修正学习率的时候，但是最后MES图一直在微小地下降，没有变平稳
