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問題類別:(ex:ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...) 使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...) 問題內容: 資料板大大們,請教一些問題: 背景:使用Keras類似鐵達尼的範例,使用RNN,onehot作為Lable,約有14個Features, 想預測Lable為1的概率多少。loss及 acc loss有降低至約0.10,acc及val acc約0.65。 問題: epoch試過到100-500次,但是val acc依然變化微小,或是根本不變...然後測試集有1000 個樣本去測試算出存活的概率,只有一個樣本的概率是高的,其餘999個樣本的概率皆是0 .35555... 小弟只能不斷整天調整損失函數、優化器等參數一直試,請問大大可以給點建議嗎?謝謝 --



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1F:推 michellehot: 沒看code不知道 但聽起來像model中沒做normalization 10/17 23:00
2F:→ instar7: 抱歉現在電腦不在身邊無法貼code ,大大指得是預處理的 10/17 23:20
3F:→ instar7: 標準化後資料,在model中需要再做標準化的意思嗎?我真 10/17 23:20
4F:→ instar7: 的沒想過這問題,是激活函數造成各樣本在model中出現了 10/17 23:20
5F:→ instar7: 變異? 10/17 23:20
6F:推 ck960817: 關鍵字batch normalization 10/23 17:32







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