Keras CNN model 在训练时给出准确度 1

Question

我试图创建一个 model 来预测不同的手部姿势，但在我的第二个时期，我的准确度为 1。为什么会这样？

这是我的架构。

model = Sequential()

model.add(Conv2D(16, (3,3), input_shape=X.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(3,3))

model.add(Conv2D(16, (3,3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(3,3))

model.add(Conv2D(32, (3,3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(3,3))

model.add(Conv2D(64, (3,3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
model.add(Flatten())

model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
          optimizer = 'adam',
          metrics = ['accuracy']
          )

model.fit(X, Y, epochs=2)

model.save('hands.model')