Регрессия с использованием DLIB в visual studio 2013 в Stack Overflow

Я хотел бы создать модель нейронной сети для выполнения задачи регрессии на некоторых данных с использованием библиотеки dlib (dlib-19.1) в c ++ (в Visual Studio (VS) 2013). Вот ссылка на то, как установить dlib с VS 2013. Код, который я пробовал для этой задачи, приведен ниже, однако я не получаю правильных результатов …
Я искал в Интернете решение, и я не нашел ничего полезного …

typedef matrix<double, 7, 1> sample_type;
typedef matrix<double, 2, 1> truth;

sample_type sample[10000];
truth gt[10000];

//// Create a multi-layer perceptron network.
mlp::kernel_1a_c net(7, 6,0,2);

ifstream fin("E:\\dataNN.txt");
int index = 0;
while (!fin.eof())
{
fin >> sample[index](0) >> sample[index](1) >> sample[index](2) >> sample[index](3) >> sample[index](4) >> sample[index](5) >> sample[index](6) >> gt[index](0) >> gt[index](1);
index++;
}
fin.close();
for (int i = 0; i < 1000; ++i)
{
for (int j = 0; j < 90; j++)
{
net.train(sample[j], gt[j]);
}
cout << "Epoch " << i << "\n";
}

for (int j = 91; j < 106; j++)
cout << "This sample should be close to " << gt[j](0) << " " << gt[j](1) << " net result " << net(sample[j])(0) << " " << net(sample[j])(1) << "\n";

Кто-нибудь может дать мне подсказку о том, как я могу решить эту проблему?