最小二乗誤差 tensorflow

Question

##やりたいこと
入力値に対する目標値に近い値を出力したい。
csvファイルの中身は以下のようになっています。

##問題
以下のコードで出力値と目標値の誤差を縮めようとしたのですがなかなか縮まりませんでした。

             pot1          pot2          pot3  ...        pot398        pot399        pot400        angle
0    6.770000e-13  2.310000e-09  3.000000e-06  ...  5.080000e-81  5.150000e-86  7.280000e-92        270
1    9.620000e-13  5.120000e-09  5.540000e-06  ...  6.020000e-82  4.080000e-87  3.880000e-93        0 
2    1.060000e-12  5.890000e-09  6.370000e-06  ...  6.020000e-82  4.080000e-87  3.880000e-93        0
3    5.550000e-13  1.020000e-09  1.600000e-06  ...  6.020000e-82  4.080000e-87  3.880000e-93        0
4    5.550000e-13  1.020000e-09  1.600000e-06  ...  6.020000e-82  4.080000e-87  3.880000e-93        0
...        ...           ...                   ...        ...           ...           ...           ...
11977  1.430000e-36  8.270000e-31  6.640000e-26  ...  1.360000e-12  5.510000e-17  3.120000e-22       0
11978  4.860000e-37  2.820000e-31  2.270000e-26  ...  2.070000e-12  8.420000e-17  4.760000e-22       0
11979  4.860000e-37  2.820000e-31  2.270000e-26  ...  1.230000e-12  4.120000e-17  1.910000e-22       0
11980  1.630000e-37  9.440000e-32  7.580000e-27  ...  1.230000e-12  4.120000e-17  1.910000e-22       0
11981  1.630000e-37  9.440000e-32  7.580000e-27  ...  7.070000e-13  1.940000e-17  7.380000e-23       180

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import tensorflow as tf

# データの読み込み
f_data = pd.read_csv("csv/4-5/potential4-5.csv", encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する (使うのは最後)
y_data = f_data.loc[:,["angle"]]
x_data = f_data.iloc[:, range(0,400)]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
                    x_data, y_data, test_size=0.2, random_state=42)



x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 400]) #入れ物
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

W = tf.Variable(tf.zeros([400, 1]))#変数
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))

#y = W*x+b
y = tf.add(b, tf.matmul(x, W))#入れ物と変数で関数を作る

loss = tf.square(y - y_)#(y-y_)^2
losses = tf.reduce_sum(loss)#Σ(y-y_)^2
train = tf.train.AdamOptimizer().minimize(losses)

init = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

for epoch in range(400001):
    #入れ物にデータを入れる
    sess.run(train, feed_dict={x:x_train, y_:y_train})
    if epoch % 100000 == 0:
        #入れ物にデータを入れる
        losses_val=sess.run(losses, feed_dict={x:x_train, y_:y_train})
        print(epoch,  losses_val)

###########

誤差は以下になります。

epoch  loss
0      144098800.0
100000 80782540.0
200000 79544110.0
300000 79425140.0
400000 79354920.0

データのangleは０が多いため、最小二乗誤差に合わないようなものだから誤差が大きいのは仕方がないということでしょうか？
ご教授ください。

Answer 1

訓練データの値が小さすぎることが原因でしょう。ほとんどが０として認識されているはずです。（精度が足りない）
データを-log10(data)のように変換して, 今一度挑戦してみてはいかがでしょうか。