如何调整神经网络以解决函数偏移问题

如果该神经网络得出的函数偏移明显，可以尝试以下方法调整：

1. 对数据进行归一化处理，使得数据分布在较小的范围内，有助于提高模型的稳定性和准确性。

2. 调整神经网络的结构和超参数，如增加隐藏层的数量和神经元的数量、改变激活函数、调整学习率等，以提高模型的拟合能力和泛化能力。

3. 增加更多的训练数据，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 使用更复杂的模型，如深度神经网络或卷积神经网络，以提高模型的拟合能力和泛化能力。

5. 使用其他的优化算法，如SGD、RMSprop、Adagrad、Adadelta等，以提高模型的收敛速度和精度。