训练方法1

根据导师给的一些论文资料，调整了网络框架，将隐藏层改为10-9-8-7-6-5-4-3-2-1的结构激活函数等算法不变，将网络改为收敛的形状符合线性回归的需要。 根据这种模式将学习率调整为0.0001迭代次数5000次，最终得到loss率为1左右，然后利用训练数据来测试网络的预测能力 测试数据 这是模型的预测结果 单位为0.1nm，误差在1%左右，显然网络的精准预测能力还是偏弱，但是已经初步达到线

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