中間層なしのニューラルネットワークに関して

Question

Azure Machine Learning Studioを使って自動車の価格予測をチュートリアルの設定から少しいじっていたところ、結果についてわからないことがあったので質問させていただきます。

ニューラルネットワークを中間層なしにして、入力層と出力層のみの線形出力関数としてみたところ、学習回数とMAEの関係の結果が以下のようなグラフとなりました。
変化させるパラメータはNumber of learning iterationsのみとしています。

この原因としては、単純に過学習しているということになるのでしょうか？
それとも線形出力関数の場合は他の原因があるのでしょうか？

この使用したニューラルネットワークのモジュールの条件は以下となっています。

#中間層なし（線形出力関数）
Create trainer mode: Single Parameter
Hidden layer specification: Custom definition script
Neural network definition:
input Data auto;
output Result auto linear from Data all;
Learning rate: 0.005
Number of learning iterations: 500
The initial learning weight diameter: 0.1
The momentum: 0
The type of normalizer: MIn-max
Shuffle examples: 未選択
Random number seed: 1
Allow unknown categorical levels: チェック

Comments

[jckkvs]

回答に必要な情報があるとは思えません