可以尝试以下几种方法来提高全连接神经网络的预测准确率：

1.增加训练数据的量以及对训练数据的质量进行提高，这将有助于网络更好地学习数据模式。

2 .尝试使用不同的损失函数，如交叉熵等来训练网络。

3.调整神经网络的结构，如增加或减少网络的隐藏层，改变隐藏层中的神经元数量等。

4.使用正则化技术来防止过拟合，如L1、L2正则化、dropout、early stopping等。

以下是一个使用torch实现全连接神经网络的代码示例：

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim

定义全连接神经网络结构

class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.fc1 = nn.Linear(10, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, 2)

def forward(self, x):
    x = self.fc1(x)
    x = torch.relu(x)
    x = self.fc2(x)
    return x

加载数据

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)

初始化网络和优化器

net = Net() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

开始训练

for epoch in range(10): for data in train_loader: inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()

使用训练好的网络进行预测

outputs = net(test_input) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)