出力層ソフトマックス活性化機能が追加されていません
損失の値は高くないが、トレーニングの喪失が一貫した減少を設定するが、損失テスト・セットが、ショックにほとんど変化しなかったものの、精度の値も低いものの。私は解決する方法がわかりません。--2019.11.28 11時29分
出力層は、ソフトマックス活性化関数の後に追加されます。
損失の検証セットが半分に減少し、なぜそれをドロップしませんか？？まだオーバーフィッティングのため？他の誰かの引数を見ては、勾配爆発は、その学習の速度を低下させることが、レートを学ぶことは、それは比較的小さかった、今0.001であるということです。
精度とエレベーターなし、損失もほとんどより大きいソフトマックスを追加し、損失テスト・セットおよびバリデーションセットしません。--11：33
学ぶために0.0001の再び減少率を試してみてください。
損失は0.2で、ほとんどの検証セットのまま。
Accがオーバーフィットする必要があります検証セットのACCの上昇、下落、上の訓練を受け、ニューラルネットワークの層数を減らすために、次には、隠された層は、128-64-32が64から32になったから構成されています。
少し改善された検証セットACCは、エポックを増やし1000に500を試してみてください。
何を助けていません。。。
問題はどこにありますか？損失はほとんどが、生と死は、ACCを増加させません。。。
このステートメントと私の状況のような、または自分のパフォーマンスの関数を記述します。
現実には、私は兄弟の助けを借りて、データセットを生成しなかったことである、正しく実行しないでください、成功し、データセットを生成した場合の符号化の不存在下で、結果はなかった得ることとして、次のとおりです。 - 2019年11月29日9時09分
10万の反復。
モデルとして保存
model.save（ ' polar_dnn_16_8.h5 '）
これは、モデルコードを訓練することはありません。
ACCライトの性能関数に応じて、テスト・セットを使い果たしたブロック誤り率が 78％高すぎます。22％の正解率
ビット・コンピューティングの誤り率 17.2％、精度83.8パーセントを
加入编码过程， 运行结果如下图所示:
但是正确率还是达不到百分之90以上。
不知道这个为什么会先降低后升高。验证集的loss比未编码之间要高。迭代40000次的时候就已经收敛了。
由图可知，错误率为9.05%，正确率为84%。
然后跑一下自己写的性能函数：
误块率80.7%，误码率22.1%
还是很差劲。。。