level 1
翼童2
楼主
在研究一个项目，项目本身数据量就比较少，只有80条
simple_model = Sequential()simple_model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='sigmoid', name='layer1', init='he_normal'))
keras.layers.Dropout(0.5)
simple_model.add(Dense(1, activation='linear', name='layer2'))
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.01, nesterov=True)
simple_model.compile(optimizer=sgd, loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])
simple_model.fit(X, y, verbose=0, epochs=100, callbacks=[history])
经常出现拟合出来的结果是一条直线，而且acc几乎没有变化。
网上找了很多问答也没解决，只能寄希望于吧友XD
可以有偿解决
2019年03月24日 03点03分
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simple_model = Sequential()simple_model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='sigmoid', name='layer1', init='he_normal'))
keras.layers.Dropout(0.5)
simple_model.add(Dense(1, activation='linear', name='layer2'))
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.01, nesterov=True)
simple_model.compile(optimizer=sgd, loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])
simple_model.fit(X, y, verbose=0, epochs=100, callbacks=[history])
经常出现拟合出来的结果是一条直线，而且acc几乎没有变化。
网上找了很多问答也没解决，只能寄希望于吧友XD
可以有偿解决
