用神经网络逼近函数时，得到的权重为什么会一直振荡？

神经网络在训练过程中，可能会遇到权重振荡的问题。这通常是由于网络的学习率设置过高或者数据集噪声过大导致的。学习率过高会导致权重在反向传播时产生过大的调整，进而导致权重值在训练过程中不断振荡。数据集噪声过大也会导致权重振荡，因为网络会试图去适应噪声而不是真正的模式。

为了解决这个问题，可以尝试减小学习率或者增加数据集的规模，以减小噪声对网络的影响。另外，还可以使用一些正则化技术，如L1或L2正则化，来限制权重的大小，以防止权重过度调整导致的振荡。