神经网络函数偏移问题及优化方法 - 如何调整参数提升模型精度

该神经网络的偏移可能是由于模型结构、超参数、优化器等方面的不合理设置导致的。需要综合调整以下几个方面：

1. 模型结构：可以尝试增加层数、调整每一层的神经元数量、使用不同的激活函数等。

2. 超参数：例如学习率、迭代次数、批次大小等。

3. 优化器：可以尝试使用不同的优化器，例如SGD、Adam、RMSprop等。

4. 数据预处理：可以对数据进行标准化、归一化等预处理，以提高模型的性能。

5. 损失函数：可以尝试使用其他的损失函数，例如交叉熵等。

通过以上的综合调整，可以提高该神经网络的性能，使得其输出的函数更加准确。