神经网络（多层感知器）配置近似正弦函数

Question

我写了一个多层感知器并尝试近似正弦函数。

我的网络只包含一个带有50个神经元的隐藏层（输入层和输出层当然只有1个神经元）。隐藏层中使用的激活函数是tanh，输出层是线性的。学习率设定为0.0001，动量0.9（正常动量不是Nesterov动量）训练模式在线，因为数据生成没有噪音。权重和偏差随机生成，均值= 0;

在10000个时期之后，我的网络结果绘制在下面（上图是真正的正弦函数，下图是我的网络输出），虽然它不是太糟糕，但我无法实现精确的正弦函数。

任何人都可以给我建议更好的配置，以获得更好的错误收敛。