keras 回归模型训练 accuracy不变

Question

在进行回归模型训练时，accuracy的值一直为一个固定的值是什么原因呀

Answer 1

小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因，过拟合就是模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现不好，而欠拟合则是模型在训练集和测试集上都表现不好，accuracy值一直不变。

解决这个问题的方法有很多，比如增加训练数据，增加模型的复杂度，改变模型的结构，添加正则化项，改变学习率等等。

# 例子
model.add(Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

另外，在训练模型时，可以使用K折交叉验证，以确保模型的泛化能力，避免过拟合。K折交叉验证是将训练集分成K份，每次取其中一份作为验证集，其余K-1份作为训练集，这样重复K次，最后取K次训练结果的平均值作为最终的训练结果。

# 例子
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
cvscores = []
for train, test in kfold.split(X, Y):
    model.fit(X[train], Y[train], epochs=150, batch_size=10, verbose=0)
    scores = model.evaluate(X[test], Y[test], verbose=0)
    cvscores.append(scores[1] * 100)

总之，accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因，可以通过增加训练数据，增加模型复杂度，改变模型结构，添加正则化项，改变学习率等方法来解决，同时也可以使用K折交叉验证来确保模型的泛化能力。
回答不易，记得采纳呀。