神经网络回归预测优化

神经网络回归预测是一种机器学习技术，它利用人工神经网络模型来估计输入变量与连续输出之间的函数关系。在回归预测中，目标是通过训练数据拟合出一个数学模型，使得当新的输入数据提供时，模型能够准确预测对应的连续数值输出，比如房价、股票价格等。

优化过程主要包括以下几个步骤：
1. **初始化权重**：给每个神经元的连接分配随机权重值，作为模型的基础设置。
2. **前向传播**：数据流过网络，计算每一层的激活值，直到输出层得到预测结果。
3. **计算误差**：将预测结果与实际标签比较，得到预测误差。
4. **反向传播**：误差从输出层向输入层逐层回传，更新每个权重，以减小误差。
5. **迭代训练**：重复上述步骤，通常采用梯度下降法或其他优化算法调整权重，降低损失函数，直至达到预设的停止条件（如达到特定次数迭代或误差阈值）。