1. sigmoid不可行
2. train到3000 epoch差不多就不會再降了，MAE mean loss大概可以到260左右
3. 不標準化移轉面積，train到10000 epoch能把MAE mean loss降到250

目前大概10筆有9筆誤差能在100萬內

MAE感覺比MSE好，但沒差很多
model多加一層其實也沒差很多
時間標準化z score跟minmax沒差很多
中間幾層改sigmoid沒什麼效果，不過input改sigmoid會爛掉
target總價元除以10000是很對的

經緯度z score神秘地會比minmax好超多，MAE mean loss大概好50，感覺這很重要