试过了改变lr，改变optimizer，权重初始化也有了，但是loss一直卡在0.69，用softmax做了一个二元分类，求大牛帮忙看一下，谢谢！
用keras构建了一个简单神经网络,loss一直卡在0.69不动
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- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2019-04-10 15:34回答 1 已采纳 两组数据的训练的权重是否共享，如果是，用一个model，如果不是的话，可以用两个model，或者在model运行前，初始化下。 运行完得到 history 数据就是训练的acc，然后你得到两个
- 2019-03-09 17:46回答 1 已采纳 keras里有顺序模型和函数模型，你这种情况可以用函数模型，然后直接把第三层的输入变量接上第一层的输出，就连上了，你可以看看文档。
- 2021-11-15 20:14fwyynl的博客 这个问题很多人在训练自己或者迁移别的网络的时候都会遇到，特别是二分类这样的简单网络，感觉无处着手，都他妈的是对的，就是Loss不动。到底什么原因了？吐槽的网址很多。比如这里,或者这里。若想知道解决办法，请...
- 2022-09-05 14:20回答 1 已采纳 a=b()(x)这看起来很怪吗如果你知道函数b的返回值是一个函数，像这样def b(): def c(): ... return c还怪吗b()，其实就是cb()(x)其实就是c(x
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2021-12-02 19:03回答 1 已采纳 建议将模型继承keras.Model来写一个自定义模型，在定义训练步骤里写如何计算损失，这样的模型仍然可以使用fit方法来训练
- 2022-04-10 08:31盼小辉丶的博客 神经网络是一种性能强大的学习算法，其灵感...本文主要介绍神经网络中重要的基础知识，然后使用 Python 从零开始构建神经网络的训练流程，包括前向传播和反向传播，更直观的了解神经网络的通用训练流程。............
- 2023-04-18 20:25回答 2 已采纳 使用UCI Machine Learning Repository提供的葡萄酒数据集进行训练。 首先，我们需要导入所需的库和模块，包括NumPy、Pandas、Scikit-Learn和Keras。
- 2022-05-03 18:40回答 2 已采纳 原数据第一列是时间形式的20220503这种，在读数据之后进行下面操作，你的数据是简单的1 2 34这种，数据可能在处理过程丢失或者变成nan了，你可以一步步看看每次处理后当前的数据现在是什么格式 d
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2022-04-21 20:54NIkoeimi的博客 文章目录神经网络前言一、神经网络理论知识二、matlab实现神经网络1.引入库2.读入数据三、python实现神经网络1.引入库总结 前言 此文章仅作为个人学习笔记使用，主要介绍理论以及学习过程，仅供参考！ 一、神经...
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2020-09-14 14:40hemancute的博客 给大家分享一下keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5怎么办，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！ 首先谈谈我的是如何解决的： 网络结构：AlexNet 优化器：Adam （这里...
- 2022-04-24 11:12盼小辉丶的博客 在神经网络训练过程中，有多种超...在本节中，我们将详细介绍神经网络中各种超参数的作用，通过使用不同的超参数来优化神经网络性能，以 MNIST 手写数字分类模型为例应用多种神经网络优化技术提高模型准确率。.........
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