Нейронная сеть с обратным распространением
 

Пытаюсь использовать нейросеть для распознавания на сетке 50*50 символов, состоящих из точек одного бита цвета. 4 слоя в сети; первый - 2500 нейронов, второй тоже, третий - 300, выходной - 10 (так как распознаются только цифры).Проблема в том, что нейросеть "застревает" в обучении. Если я подаю на вход нули и единицы, то при каждой итерации ошибка только возрастает. Если же значения -0.5, +0.5 (что по идее лучше для сигмоиды), то с итерациями ошибка уменьшается жутко незначительно.Ума не приложу, где её ковырять. Нейросеть я взял с CodeProject, её изначально сделали для обучения алгебре логики. Исходник приложен в таком виде, в каком и распространяется, в самом коде нейросети я ничего не менял.