網路訓練變化思路
我們先是用(1)1:20，的進行訓練，然後用(2)20:1的進行對比，後來感覺最後少加了一層啟用函式用singmoid感覺這個很重要，然後再用(3)20:1加上singmoid啟用函式後的進行訓練，然後再訓練一個(4)1;2不用singmoid的進行訓練,再用（5）1:2加上singmoid的進行訓練，（6）以前已經訓練好的1:2的簡單網路的結果。。。
4和6可以看出是不是網路的問題。2和3可以看出加上singmoid的作用，1和2比較資料比例分佈不同帶來的資料分佈問題，因為感覺比例失調雖然能使某一類的準確率上升了，但另一類卻沒能達到好的效果。所以如果能使兩類資料能夠很好的分類當然好。。。而且感覺singmoid函式的兩個漸近線就是0和1，感絕會有好的效果，而且tanh能把資料分到-1和1 都是二分類問題一定會有好的結果的。。
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