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신경망을 작성하려고했지만 정확도가 각 신기원을 변경하지 않습니다. 저는 케라를 사용하고 있습니다. 각 신기원이 평가 될 때마다 정확도 변화를 볼 수 있으며, 낮은쪽으로 시작하여 약간 올라간 다음, 매번 정확히 같은 값으로 다시 내려갑니다. example output. 배치 크기를 변경하고, 속도를 학습하고, 데이터를 조금씩 변경하려고 시도했지만, 동일한 정확도를 할 때마다, 아마도 다른 정확도 값을 사용했을 것입니다. 또한 다른 최적화 도구를 사용해 보았습니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. 당신은 당신의 출력 층에서 하나의 신경 세포를 가지고 있기 때문에신기원 시대의 정확도가 낮아짐
model = Sequential()
model.add(Dense(1000, input_dim=100, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(len(history), init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
opt = SGD(lr=1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, nb_epoch=100, batch_size=50, verbose = 1)
scores = model.evaluate(X, Y)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))