神經網絡不收斂

Question

我是神經網絡的新手，一般編程。我用java編寫了一個神經網絡，我正在查看足球數據。我有兩個輸入：

1）主隊N個遊戲 2）在n場比賽客隊取勝％贏％

使用「標準統計模型」一個可以預測的，這將發生在進球數單獨使用這兩個數字進行匹配，並具有合理的準確度。然而，當我試圖訓練我的神經網絡預測目標的數量，它根本不會收斂:(

我使用遺傳算法來訓練網絡，這裏是最初的幾代最適合的個人用10萬人口尺寸：

1）0.1407408056662556 2）0.13406266176967252 3）0.13406267600215235 4）0.1338753567259805 5）0.13280257001618265 6）0.13275165964860766 7）0.1319768652096691 8）0.13161029326238236

現在我知道它看起來似乎在收斂，但它正在以一種非常緩慢的速度收斂，而且我已經多次運行這個過程並且不會低於0.13。

我正在使用一個前饋神經網絡，一個10個神經元的隱藏層和一個輸出神經元。我在隱藏層中使用雙曲正切S型函數，輸出層使用S型函數。我已經把目標數量除以10，給出0和1之間的輸出。

在我開始運行這個之前，我認爲NN會勝過簡單的統計模型，但它不會接近。我的問題是：

從結果你可以看到，它看起來像代碼中有錯誤的地方？ 我是否需要對網絡架構進行更改？ 我是否需要以某種方式更改網絡輸入/訓練數據？

我一直在試圖確定這個問題一段時間了，而且這讓我精神振奮。任何愛心不勝感激。

很多謝謝。

Answer 1

這很可能是你得到的是用這種神經網絡配置可以實現的最好結果。有現有的NN實現，例如Weka中的多層感知器。最好開始嘗試那些你有良好分析工具的人，並確信你得到的結果不是由於執行錯誤造成的。