Неработающая нейросеть

#include <cmath>
#include <windows.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
 
#define neurons 20
 
double w1[neurons][4], w2[neurons], c[neurons];
double b = 0;
const double LR = 0.05;
const int epoch = 4000;
 
double activate(double x) {
    return (1.0f / (1.0f + exp(-x)));
}
 
 
 
double frontProp(double inputs[4]) {
    double result = b;
    for (int i1 = 0; i1 < neurons; i1++) {
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            result += w2[i1] * activate(c[i1] + w1[i1][i] * inputs[i]);
        }
    }
    return result;
}
 
 
 
void train(double data[4], double exp) {
    double per[neurons]{ 0 };
    for (int i = 0; i < neurons; i++) {
        for (int i1 = 0; i1 < 4; i1++) {
            w1[i][i1] = w1[i][i1] - LR * 2 * (frontProp(data) - exp) * w2[i] * data[i1] *
                (1 - activate(c[i] + w1[i][i1] * data[i1])) * activate(c[i] + w1[i][i1] * data[i1]);
            per[i] = per[i] + c[i] + w1[i][i1] * data[i1];
        }
    }
 
    for (int i1 = 0; i1 < neurons; i1++) {
            w2[i1] = w2[i1] - LR * 2 * (frontProp(data) - exp) * activate(c[i1] + per[i1]);
    }
    b = b - LR * 2 * (frontProp(data) - exp);
 
    for (int i = 0; i < neurons; i++) {
        c[i] = c[i] - LR * (frontProp(data) - exp) * w2[i] * (1 - activate(c[i] + per[i])) * activate(per[i]);
    }
}
int main() {
 
    const int len = 4, strings = 100;
    double trainingData[strings][len], expresults[strings];
 
    ifstream fs("iris.txt");
    ifstream fs2("iris_types.txt");
    if (!fs or !fs2) {
        cout << "Error";
        return 0;
    }
 
    for (int v = 0; v < strings; v++) {
        for (int r = 0; r < len; r++) {
            fs >> trainingData[v][r];
        }
        fs2 >> expresults[v];
        if (expresults[v] == 1) {
            expresults[v] = 0.5;
        }
        else if (expresults[v] == 2) {
            expresults[v] = 1;
        }
        else if (expresults[v] == 0) {
            expresults[v] = 0;
        }
    }
 
    fs.close();
    fs2.close();
 
    for (int q = 0; q < neurons; q++) {
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            w1[q][i] = fmod(rand() % 100000000 * 0.1, 1.05);
        }
    }
    for (int q = 0; q < neurons; q++) {
        w2[q] = fmod(rand() % 100000000 * 0.1, 1.05);
    }
 
    double prikol[10][4];
    ifstream proverka("proverka.txt");
    for (int v = 0; v < 10; v++) {
        for (int r = 0; r < 4; r++) {
            proverka >> prikol[v][r];
        }
    }
    proverka.close();
 
    cout << "\nTraining..." << endl;
 
    for (int i1 = 0; i1 < epoch; i1++) {
        for (int i = 0; i < strings; i++) {
            train(trainingData[i], expresults[i]);
        }
        if (i1 % 1000 == 0) {
            cout << ". ";
        }
    }
    double otvet = 0;
    for (int o = 0; o < 10; o++) {
        otvet = activate(frontProp(prikol[o]));
        cout << otvet << " ";
        switch (o) {
        case 0:
            cout << 0.5 << endl;
            break;
        case 1:
            cout << 0 << endl;
            break;
        case 2:
            cout << 1 << endl;
            break;
        case 3:
            cout << 0.5 << endl;
            break;
        case 4:
            cout << 0 << endl;
            break;
        case 5:
            cout << 0.5 << endl;
            break;
        case 6:
            cout << 1 << endl;
            break;
        case 7:
            cout << 0 << endl;
            break;
        case 8:
            cout << 0.5 << endl;
            break;
        case 9:
            cout << 0 << endl;
            break;
        }
    }
}