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Neuroph 是一個用 Java 編寫的開源神經網絡框架，可以通過調整網絡結構和訓練參數來處理欠擬合問題。以下是一些處理欠擬合問題的方法：
增加網絡層數：通過增加網絡的層數，可以提高網絡的表達能力，更好地擬合數據。
增加神經元數量：增加每層神經元的數量也可以提高網絡的表達能力。
調整激活函數：選擇合適的激活函數可以更好地擬合數據。常用的激活函數有 Sigmoid、ReLU、Tanh 等。
調整學習率：學習率是訓練過程中的一個重要參數，過大或過小的學習率都會導致欠擬合問題。通常需要通過交叉驗證等方法來選擇合適的學習率。
增加訓練輪數：增加訓練輪數可以讓網絡更充分地學習數據，提高擬合效果。
使用正則化：正則化是一種防止過擬合的方法，可以通過 L1 正則化、L2 正則化等方式來約束網絡參數，避免過度擬合。
通過以上方法和調整參數，可以有效地處理欠擬合問題，提高神經網絡的性能和泛化能力。
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