理论上可以，y1-y5和x的关系如果就是非线性的函数关系y=f(x)，那肯定可以用DL拟合出来。

【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 对输入和输出数据进行训练，输入只有1个参数即【xi】，输出有5个参数 【y1i,y2i,y3i,y4i,y5i】通过采集1万组输入输出数据进行训练，测试的时候， 给定一个输入，希望预测出5个输出数据，这个用深度学习能预测准吗？听别人说只有输入数据多于输出数据才能预测准确，像这种 1个输入，5个输出预测不准确，有没有做过类似问题的青们，说说。
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那就是你需要拟合的这个函数挺简单的，那就没必要用DL。太多参数反而过拟合了。
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 用BP神经网络预测的很准，可是换成深度神经网络，反而不行，这是什么原因？谢谢！！
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