BP神经网络里面，MAE,MSE,RMSE都特别大，这种情况怎么处理？
该回答引用ChatGPT
如果在BP神经网络中，MAE、MSE和RMSE的值特别大，那可能存在一些问题。以下是一些可能导致这种情况的原因以及如何处理它们的建议：
1、数据集不平衡：如果训练数据集中某些类别的数据量比其他类别多得多，那么模型可能会更倾向于预测数据量较多的类别，导致MAE、MSE和RMSE值较大。解决这个问题的方法是使用更平衡的数据集，或者使用类别加权的损失函数。
2、数据集中存在噪声：如果训练数据集中存在错误的标签或不一致的数据，那么模型可能会被误导，导致MAE、MSE和RMSE值较大。建议处理这些异常值或噪声数据，或者使用一些鲁棒性较好的算法或损失函数。
3、模型过于复杂或欠拟合：如果模型太复杂或太简单，都可能导致MAE、MSE和RMSE值较大。建议调整模型结构、正则化参数、学习率等，以获得更好的性能。
4、数据预处理不当：如果训练数据集没有进行归一化、标准化等预处理，那么可能会导致MAE、MSE和RMSE值较大。建议对训练数据进行适当的预处理，以便让模型更容易学习和泛化。
5、训练不充分或过拟合：如果训练不充分，或者模型过拟合了训练数据集，那么可能会导致MAE、MSE和RMSE值较大。建议增加训练数据集、使用更好的正则化方法、降低模型复杂度等方法，以减少过拟合的风险。
BP神经网络通常采用梯度下降法进行参数调整，多试几种不同的学习率以及惩罚系数，可以减小误差。另外，可以考虑针对特定问题，增大神经网络中的隐藏层数，并增大每层神经元的个数，以构造出更加强大的网络。此外，可以使用正则化等技术减少过拟合，让网络能够更好的拟合数据，减小误差。