Keras回归不预测高值

Question

我正在尝试用Keras构建一个回归量，但似乎我的模型无法预测非常高的值，因此在输出时给出了高（平均绝对值）损失。除此之外，它可以识别如下所示的模式。

def build_model(features):
# create model
main_input = Input(shape=(len(features[0]),), dtype='float32', name='main_input')
main_out   = Dense(20, kernel_initializer="glorot_uniform", bias_initializer="glorot_uniform", activation='tanh')(main_input)
x = Dropout(0.1)(main_out)
output = Dense(1, name='main_output')(x)
model = Model(inputs=[main_input], outputs=[output])
return model

在我对输入和输出进行标准化并编辑模型之后，我仍然遇到问题，即我的回归量无法预测非常高的值。