Как это исправить? Должен ли я перейти от нейронной сети к другому алгоритму?
Заранее спасибо
Изменить: я только что проверил, и моя модель предсказывает одну и ту же вероятность для каждой строки.
Модель представляет собой NN с 5 слоями и tf.nn.relu6 в качестве функции активации. Функция стоимости — tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
Чтобы спрогнозировать значения, которые я использую:
Код: Выделить всё
predicted = tf.nn.sigmoid(Z5)
correct_pred = tf.equal(tf.round(predicted), Y)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
Я «исправил» проблему дисбаланса классов (заниженная и повышенная дискретизация 0 и 1), но сеть по-прежнему прогнозирует одни и те же значения для каждой строки:
Я пробовал изменить функцию активации на tanh или сигмовидную, но затем выводит NaN
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/533 ... -all-zeros
