iT邦幫忙

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各位好,目前遇到一個欠擬合的問題,使用的模型為MLP (多層感知機,使用 2 層隱藏層),詳細參數在附圖中,第二張照片中的P(θ)為object function,而第一章照片為P(θ)繪出的樣子,P(θ)為神經網路輸入,其中θ為0~180°,因此神經網路輸入有180個,Sn為神經網路的輸出,其中N為9,因此神經網路輸出有9個。

數據前處理的部分是將輸入資料正規至0~1之間(也有將輸出資料正規化但效果不佳)。

目前依照架構大致相同的文獻指出Loss應為 2x10^(-4) 左右,但我的模型Loss約在1.5x10^(-2)左右,因此認為是欠擬合的,透過調整許多次Epoch、learning rate、Batch size、權重初始位置、隱藏層神經元個數、訓練集筆數,依然無法再進一步降低Loss,請問各位認為是甚麼原因呢,或是有甚麼建議修正的方法。

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