分類の問題には、3 層のニューラル ネットワークを使用します。1) ~2k ニューロン 2) ~2k ニューロン 3) 20 ニューロン。私のトレーニング セットは 2 つの例で構成されており、各例のほとんどの入力はゼロです。何らかの理由で、バックプロパゲーション トレーニングの後、ネットワークは両方の例で実質的に同じ出力を返します (これは、例の 1 つだけに有効であるか、例の 1 つに 1 がある出力に対して 1.0 を持ちます)。最初のエポックの後にこの状態になり、学習率が最小の double vale であっても、その後はあまり変化しません。アクティベーション関数としてシグモイドを使用します。私のコードに何か問題があるのではないかと思ったので、AForge オープン ソース ライブラリを使用しましたが、同じ問題が発生しているようです。ここで何が問題になる可能性がありますか？
解決策: 層を 1 つ削除し、隠れ層のニューロンの数を 800 に減らしました。