神经网络loss和acc为什么不变

为什么神经网络训练过程中loss和acc趋于不变，而且loss是0.0000e00？求指教

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keras model 训练 train_loss,train_acc再变，但是val_loss,val_test却一直不变，是哪里有问题？人工智能深度学习
2019-07-07 14:37

回答 2 已采纳说明你的样本太少，明显已经过拟合了。
用BP神经网络进行预测，loss比较小，但预测值跟实际值相差较大，怎么办 keras python 有问必答神经网络
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
Mnist两层神经网络梯度一直为零 python 神经网络
2022-08-03 19:10

回答 2 已采纳导包的代码我省略了，里面主要修改的是数据需要归一化、权重系统weight_init_std=0.01修改为了1、学习率降低(修改为0.05)。如果想做的更好一些，可以增加dropout # 显示图形
Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
2021-04-04 23:52

诗雨时的博客 loss /loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要 loss /loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线 ...
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