Почему val_accuracy моей нейронной сети всегда один и тот же? ⇐ Python

[Anonymous]

Я начал изучать машинное обучение с использованием keras и tensorflow и хотел обучать нейронную сеть с помощью TSV-файла. Однако мой val_accuracy всегда один и тот же. TSV-файл имеет 1000 аргументов для использования в прогнозировании и 1 вывод, который может быть только 0 или 1.
Я пробовал использовать разные оптимизаторы и потери, варьируя количество Dense слоев, единиц измерения и функций активации. Вот моя модель

Код: Выделить всё

model = keras.Sequential([
keras.Input((1000,)),
normalize,
keras.layers.Dense(1000, activation=keras.activations.relu),
keras.layers.Dense(200, activation=keras.activations.relu),
keras.layers.Dense(50, activation=keras.activations.relu),
keras.layers.Dense(1, )
])

model.compile(optimizer='adam', loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

losses = model.fit(train_data, train_labels, epochs=80, validation_split=0.2)

после model.fit у меня есть такой результат:

Код: Выделить всё

Epoch 77/80
4/4 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 36ms/step - accuracy: 0.3374 - loss: nan - val_accuracy: 0.1786 - val_loss: nan
Epoch 78/80
4/4 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 24ms/step - accuracy: 0.3603 - loss: nan - val_accuracy: 0.1786 - val_loss: nan
Epoch 79/80
4/4 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 25ms/step - accuracy: 0.3041 - loss: nan - val_accuracy: 0.1786 - val_loss: nan
Epoch 80/80
4/4 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 25ms/step - accuracy: 0.3645 - loss: nan - val_accuracy: 0.1786 - val_loss: nan

где val_accuracy всегда 0,1786[/b], а потеря nan. Возможно, я не понимаю, как использовать слои Dense. Так как я могу это исправить? Для получения дополнительной информации вы можете проверить мой код в Google Colab с помощью TSV-файла

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... lways-same