RGNN

RGNN

• 实现了一个用于数据回归分析的深度神经网络，采用K折交叉验证以稳健评估模型的泛化性能。数据在每一折中被划分为训练集、验证集和测试集，并仅基于训练集统计量进行标准化，从而避免数据泄漏。模型结构为带残差连接和门控机制的多层感知机，通过多层非线性映射增强特征表达能力，并利用残差结构提升训练稳定性。

• 在训练策略上，代码结合了自适应优化算法、权重衰减、梯度裁剪、学习率衰减和早停机制，以保证训练过程的数值稳定性并抑制过拟合。同时，在每一折中引入小规模模型集成，并对网络参数进行指数滑动平均，用集成后的平均预测作为最终输出，从而有效降低预测方差、提升模型鲁棒性。整个流程自动保存模型与评估结果，并生成一致尺度的预测对比图，形成了一个可复现的回归建模框架。