带tflearn的DNN总是预测相同的值

Question

我只是从使用tflearn / tensorflow进行机器学习开始，而我的以下模型有问题。 它总是从数据集的两个可能值（0或1）中预测相同的结果。 我确保我的输入是fdatatype float，并且我的训练集是平衡的。 知道是什么原因引起的吗？ 这是代码：

def build_model():
    tf.reset_default_graph()

    net = tflearn.input_data([None,11])
    #Hidden layer
    net = tflearn.fully_connected(net,1,activation='softmax')
    net = tflearn.regression(net,optimizer='sgd',
                              learning_rate=0.1,
                             loss="categorical_crossentropy")
    model = tflearn.DNN(net)
    return model

model = build_model()

model.fit(np.asarray(Xtrain),np.asarray(Ytrain),validation_set=0.1,show_metric=True,n_epoch=30,batch_size=50)

谢谢！

Answer 1

您应该看一下以前的帖子，那里的人和您有相同的问题： 为什么我的CNN总是返回相同的结果？

否则，您的训练量有多大？

您是否尝试过仅在1个纪元上对其进行训练，以查看它是否能够学习某些东西？