我在使用pybrain（神经网络的python库）的项目中遇到问题 建立人工神经网络并做回归预测。 我使用3层人工神经网络，14个输入，10个隐藏神经元隐藏层，2个输出。典型的培训或测试示例就是这样，
输入（除以空格）： 1534334.489 1554790.856 1566060.675 20 20 20 50 45000 -11.399025 13 1.05E-03 1.775475116 20 0
输出（除以空格）： 1571172.296 20
我正在使用pybrain的BackpropTrainer，因此它使用Backpropagation进行训练，我训练直到收敛。 结果的奇怪之处在于，第一输出的预测（例如，使用测试输入的训练的ANN的第一输出）在曲线的较低部分中很好地跟踪实际值，但是当实际值上升时似乎具有不想要的上限。
我将隐藏神经元的数量更改为10，但它仍然表现得像这样。即使我使用原始训练样本测试训练好的ANN，它仍然会有这样的上限。
有没有人对这里的错误有直觉或建议？谢谢！
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尝试将（-1，+ 1）之间的值（输入和输出）标准化。