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_838_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) @H_607_6@
输入没有任何空值。
Survived 0
Age 0
fare 0
@R_820_10586@l_mem 0
female 0
Q 0
S 0
2 0
3 0
dtype: int64
@H_607_6@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
@H_607_6@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@）
以上是大佬教程为你收集整理的在 Keras 中训练分类问题时，神经网络精度始终为 0全部内容，希望文章能够帮你解决在 Keras 中训练分类问题时，神经网络精度始终为 0所遇到的程序开发问题。
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