提高神经网络模型对参数a训练效果的策略与代码示例

"model=tf.keras.Sequential([\n tf.keras.layer.Dense(32,activation='tanh',input_shape=train_dataset,shape[-2:]),\n tf.keras.layer.Dense(16,activation='tanh'),\n tf.keras.layer.Dense(32,activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layer.Dense(16,activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layer.Dense(16,activation='tanh'),\n tf.keras.layer.Dense(4,activation='linear')\n])\n上述模型搭建，用10个数据训练模型预测a,b,c,d四个参数的大小，其中a越小，10个数据的整体大小会上升，但a的影响特别小，容易b,c,d的影响给掩盖，因此a的训练效果不好\n该怎么修改代码才能提高对参数a的训练效果，写出更改后的代码内容：你可以尝试增加模型的复杂度，例如增加层数或每层的神经元数量。此外，你还可以尝试使用其他的激活函数，如ReLU或sigmoid，以增加对参数a的敏感度。以下是修改后的代码示例：\n\npython\nmodel = tf.keras.Sequential([\n tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=train_dataset.shape[-2:]),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),\n tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),\n tf.keras.layers.Dense(4, activation='linear')\n])\n\n\n这里我们增加了模型的复杂度，将每层的神经元数量增加到了64和32，同时使用了ReLU激活函数来增加对参数a的敏感度。你可以根据具体情况进一步调整模型的复杂度和激活函数，以获得更好的对参数a的训练效果。\n