Created by: liuzongquan

大咖们， 我在使用paddle解决一个预测模型时遇到一些，期望得到大家的帮助和回复，先谢谢大家了。 我的问题是这样的： train.dat如下 col_1,col_2,col_3,col_4,col_5,col_6,col_7,col_8,label 0.6004053786,0.955187599926,2,3,0.991455200062,0.508602067761,0.088945346,0.044968775,0.3596 0.6004053786,0.955187599926,1,1,0.991455200062,0.508602067761,0.06316632,0.023484437,0.1584 0.6004053786,0.955187599926,2,3,0.991455200062,0.508602067761,0.087739105,0.044656454,0.2072 ......

由于不确定输入的feature跟label之间的关系到底是什么样的，所以决定选用神经网络跑一下看看。训练数据集很大，大概有上亿条记录。 我在使用paddle的时候，打算创建一个三层的神经网络，输入层->全连接隐层(使用fc_layer)->输出层，然后使用regression_cost()计算误差，最后输出模型。

我的问题是，从fc_layer到输出之间的这个层我不确定应该使用什么？ 我看了paddle.org/doc中所有页面，还是没能找到一个合适的layer将一个number list映射到一个number。所以期望得到大家的帮助和指导，再次感谢！