結構調參

根據上一次調參經驗總結，將可調參數總結爲迭代次數、學習率、神經元個數、神經元層數以及激活函數，以下是調參結果 根據調參經驗總結，迭代次數大約2000次loss下降達到瓶頸學習率過低導致loss下降速率低，學習率過高導致誤差下降進入局部極值點找不到誤差值最低位置，學習率初設0.001較爲合理。模型框架方面，因爲二維輸入一維輸出數據模型比較簡單不應用過大過複雜的網絡框架，會導致網絡學習過擬合，所以調整

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