标签： python tensorflow neural-network distribution variance
我目前正在尝试使用以下结构实现一个简单的网络：
input（128）----->第一层（50个神经元）----->第二层（50个神经元）---->输出（1个神经元）
我的数据很少且稀疏，看来我的网络的输出差异很小（接近输出分布的均值）。 但是我知道我的网络要好于总是返回输出分布平均值的网络。
问题是：
如何增加输出的方差而不返回总是几乎相同的值？
有人告诉我看一下贝叶斯网络，为此我可以事先设定一些分布...这是一个好主意吗？
非常感谢您的帮助！
PS：不，我没有忘记标准化我的数据...