python – 为什么二进制Keras CNN总是预测1？

我想使用Keras CNN构建二进制分类器.
我有大约6000行输入数据,如下所示： @H_502_3@>> print(X_train[0]) [[[-1.06405307 -1.06685851 -1.05989663 -1.06273152] [-1.06295958 -1.06655996 -1.05969803 -1.06382503] [-1.06415248 -1.06735609 -1.05999593 -1.06302975] [-1.06295958 -1.06755513 -1.05949944 -1.06362621] [-1.06355603 -1.06636092 -1.05959873 -1.06173742] [-1.0619655 -1.06655996 -1.06039312 -1.06412326] [-1.06415248 -1.06725658 -1.05940014 -1.06322857] [-1.06345662 -1.06377347 -1.05890365 -1.06034568] [-1.06027557 -1.06019084 -1.05592469 -1.05537518] [-1.05550398 -1.06038988 -1.05225064 -1.05676692]]] >>> print(y_train[0]) [1]

然后我通过这种方式构建CNN：

@H_502_3@model = Sequential() model.add(Convolution1D(input_shape = (10,4),nb_filter=16,filter_length=4,border_mode='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(LeakyReLU()) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Convolution1D(nb_filter=8,border_mode='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(LeakyReLU()) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64)) model.add(BatchNormalization()) model.add(LeakyReLU()) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('softmax')) reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc',factor=0.9,patience=30,min_lr=0.000001,verbose=0) model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train,y_train,nb_epoch = 100,batch_size = 128,verbose=0,validation_data=(X_test,y_test),callbacks=[reduce_lr],shuffle=True) y_pred = model.predict(X_test)

但它返回以下内容：

@H_502_3@>> print(confusion_matrix(y_test,y_pred)) [[ 0 362] [ 0 608]]

为什么所有的预测都是一个？为什么CNN表现如此糟糕？
以下是损失和acc图表：

解决方法

由于网络中的输出,它总是预测一个.你有一个带有一个神经元的密集层,并且有一个Softmax激活. Softmax通过每个输出的指数之和进行归一化.由于有一个输出,唯一可能的输出是1.0.

对于二元分类器,您可以使用带有“binary_crossentropy”丢失的sigmoid激活,或者在最后一层放置两个输出单元,继续使用softmax并将损失更改为categorical_crossentropy.

原文链接：https://www.f2er.com/python/241842.html

python – 为什么二进制Keras CNN总是预测1？

解决方法

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