神经网络准确率提高不上去

当您的神经网络模型准确率不高时，您可以从数据集质量、模型架构、超参数调整、正则化方法和集成学习等方面去优化。这些技术可以帮助您提高准确率，从而获得更好的结果。在训练过程中，有时候会遇到训练准确率一直在0.63左右的问题。可能出现在训练了好几个epoch之后，可能一开始就出现并且一直上下浮动。这个时候解决的

提高神经网络准确率的尝试首先是增加隐藏层数，这样有助于提高结果的非线性性，我这里加入了一个100个神经元的中间层，训练目标是将准确率提高到95%以上，不高的要求，事实证明加一层就足够了。以下是解决验证准确率较低的几种方法：1. 增加数据量：如果训练数据量较小，可以试着增加数据量，比如使用数据增强技术或者收集更多的数据，这有助于网络更好地学习模式

综上所述，要提高神经网络逼近原函数的准确度，我们可以尝试增加隐藏层和神经元数量，增加训练周期，尝试不同的激活函数，调整学习率，使用正则化技术我正在尝试建立一个非常简单的神经网络，它必须计算一个数字的平方。损失很低，但精确度很差。我相信这就是为什么我得到的结果与真平方相去甚远。这是我的密码： train_numbers = ([x for x in range(150)])train_numbers = train_nu