我正在研究ANN。我有 2497 个训练示例，每个训练示例都是 128 个向量，因此输入大小为 128。隐藏层中的神经元数量为 64，输出神经元数量为 6（因为类为 6）。

我的目标向量看起来像这样：[0 1 0 0 0 0]。这意味着该示例属于第 2 类。

我在所有层都使用 sigmoid 作为激活，并且平方误差之和是损失。SSE 是在一个 epoch 上计算的。总 epoch 为 10k。

我的损失从 700 左右开始减少到 450。我应该说每个示例的损失为 18%，因为 450 是所有 2497 个示例的损失。

我如何解释这个？我的模型够好吗？我知道我应该在看不见的数据上对其进行测试以确保其准确性，但这仍然不能说明任何有关性能的信息。

PS：我正在用C实现它。