Мои потери при тестировании увеличиваются, но потери поездов для нейронной сети уменьшаются. Что я должен делать? ⇐ Python

[Anonymous]

Моя нейронная сеть

Код: Выделить всё

def buildModel(optimizer):
model = tf.keras.models.Sequential([
Dense(100, activation = 'relu'),
Dense(82, activation = 'relu'),
Dense(20, activation = 'relu'),
Dense(6, activation = 'relu'),
Dense(20, activation = 'softmax')
])
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
return model

tf.keras.optimizers.legacy.Adam()

model = buildModel('adam')
history = model.fit(train_x,train_y_lst, validation_data=(test_x, test_y_lst),epochs = 50,batch_size = 32,verbose = 0)

Печать

Код: Выделить всё

plt.figure()
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and Validation Loss Curves')
plt.legend()

# Plot training and validation accuracy
plt.figure()
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy Curves')
plt.legend()

plt.show()

Потери по сравнению с эпохами
Точность теста также плохая
Точность по сравнению с эпохамиЕсть какие-нибудь предположения, в которых я могу ошибаться, я новичок?
Я ожидал, что потери при тестировании уменьшатся, как и потери поездов.
Мой test_x выглядит так

Код: Выделить всё

  -0.84335711]
[-0.1898388  -1.4177287   0.24718753 ... -0.33010045  0.77921928
-1.56813293]
[ 0.51887204 -1.34965479  0.19069737 ...  0.56236361 -0.03741466
-0.24596578]
...
[-0.11631875  0.46366703 -1.04400684 ...  0.23282911 -2.10649511
-0.41883463]
[-1.03632829  0.05419996 -2.22371652 ...  0.47133847 -1.70391277
-1.42387687]
[-0.12011524 -0.72294703 -0.74587529 ...  0.11331488 -1.81362912
-0.11828704]]

test_y_lst

Код: Выделить всё

array([[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])

Проблема множественной классификации.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... twork-what