我目前正在尝试训练我的反向传播，以对150k训练对进行分类。每个训练对是18个双极数的向量，它通过2个隐藏层，最终输出为1个数字（18-18-18-1）。
当我用几千个训练对喂养我的神经网络时，它可以100％对它们进行分类，但是当我尝试喂它时会产生很多错误。有没有人有什么建议可以帮助后支柱网处理更多的训练对？我应该批量更新重量还是为每个训练对更新它们（我现在做什么）？还有什么是测试这么多训练对的收敛的最佳方法（当总结误差时，它是~40k）。非常感谢任何帮助。
仅供参考：每个培训对都是一个贷款账户，我试图用平衡数据，年龄，开放时间，邮政编码的平均收入以及目标是否支付来评估。