大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了在 Keras 中训练分类问题时,神经网络精度始终为 0,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我正在为泰坦尼克号分类问题制作一个神经网络,但我的训练准确率始终为 0。我检查了其他解决方案,但找不到有效的解决方案。损失减少,但准确率为0。
@H_979_5@model= keras.Sequential( [ layers.Dense(10,activation="relu",input_shape=(8,)),layers.Dense(10,activation="relu"),layers.Dense(1,activation="sigmoID") ] ) model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['Accuracy']) model.fit(X_Train,y_Train,batch_size=64,epochs=200,verbose=2)
输入没有任何空值。
Survived 0
Age 0
fare 0
@R_187_10586@l_mem 0
female 0
Q 0
S 0
2 0
3 0
dtype: int64
以下是一些显示 0 准确率的值。
Epoch 1/200
12/12 - 0s - loss: 0.7219 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 2/200
12/12 - 0s - loss: 0.7028 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 3/200
12/12 - 0s - loss: 0.6879 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 4/200
12/12 - 0s - loss: 0.6749 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 5/200
12/12 - 0s - loss: 0.6626 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 6/200
12/12 - 0s - loss: 0.6515 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 7/200
12/12 - 0s - loss: 0.6397 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 8/200
12/12 - 0s - loss: 0.6272 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 9/200
12/12 - 0s - loss: 0.6143 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 10/200
12/12 - 0s - loss: 0.6005 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 11/200
12/12 - 0s - loss: 0.5871 - accuracy: 0.0000e+00
Epoch 12/200
12/12 - 0s - loss: 0.5750 - accuracy: 0.0000e+00
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)
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