我在 Tom Mitchell 的“机器学习简介”一书中读到了一个项目的想法。该项目是关于确定面部的方向（左、右、下、直）。我使用我自己开发的神经网络，它可以工作（用 XOR、抛物线函数测试......），但不能很好地训练它来正确地确定它们。我得到的最好的情况是 43% 正确，这是相当低的。
以下是该项目的描述：
图像 32 x 30，灰度（我使用 13 个人 x 32 图像用于训练示例和 4 个人 x 32 图像用于测试）。
神经网络：3 层 - 输入、隐藏、输出
32 x 30 输入单元
3 个隐藏单元，使用 Sigmoid 作为传递函数
1个输出单元，使用线性作为传递函数。
输出：0.2 = 左；0.4 = 下降；0.6 = 正确；0.8 直
学习率 = 动量 = 0.3
权重和偏差设置为随机的小值。
在 25000 次迭代之后，我仍然只有大约 40% 的正确率。在书中，他们设法获得了 90% 的准确率！
有任何想法吗？