Keras精度返回0
Keras 是一个高层神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow, CNTK, 或 Theano 之上。在 Keras 中训练模型后，通常会通过评估函数来获取模型的精度（accuracy），这是衡量模型性能的一个重要指标。如果在使用 Keras 时遇到精度返回 0 的情况，可能是由于以下几个原因：
原因分析：
- 数据集问题：
- 数据集可能没有正确加载或预处理。
- 数据集可能太小，无法训练出一个有效的模型。
- 数据集可能存在类别不平衡问题。
- 模型配置问题：
- 模型结构可能过于简单，无法捕捉数据的复杂性。
- 学习率设置过高或过低，导致模型无法收敛。
- 过拟合或欠拟合问题。
- 评估方法问题：
- 评估代码可能存在错误，导致精度计算不正确。
- 评估时使用的数据集划分可能不合理。
解决方案：
- 检查数据集：
- 确保数据集正确加载，并且标签与数据匹配。
- 使用适当的数据增强技术来扩充数据集。
- 检查并处理类别不平衡问题，例如通过重采样或使用类别权重。
- 调整模型配置：
- 设计更复杂的模型结构，增加网络深度或宽度。
- 调整学习率和其他超参数。
- 使用正则化技术减少过拟合，例如 dropout 或 L2 正则化。
- 检查评估代码：
- 确保使用正确的评估函数，例如
model.evaluate()。 - 确保评估数据集的划分合理，通常是训练集、验证集和测试集。
- 确保使用正确的评估函数，例如
示例代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 预处理数据
x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128, validation_split=0.2)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')参考链接：
通过上述步骤，您应该能够诊断并解决 Keras 精度返回 0 的问题。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查日志或使用调试工具来定位问题所在。
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1回答
Keras精度返回0
、、、、
然而，我的训练精度是0，尽管有损失和val _ 损失。我读过类似的Stackoverflow帖子，但到目前为止还没有人对我有所帮助。sklearn.model_selection import train_test_splitdataset = df.values
X = dataset[:,0:X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_and_test, y_val_and_test, test_size
浏览 34提问于2021-02-28得票数 0
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SVM与Keras模型性能比较
、、、、
我在数据集上同时应用了SVM和CNN (使用Keras)。现在，我想比较两种型号的性能。 y_pred and将计算出的度量值作为输出返回。显然，支持向量机的精度计算与Keras的model.evaluate不同。
对于我的数据集，Keras模型(基于model.evaluate计算的精度)比支持向量机具有更高的精度。然而，将y_true和y_predict (通过model.predict获取y_predict )进行比较，得到了类似于支持向量机的精度</em
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
1回答
作为教程，我使用了这个为什么model.evaluate(X)返回损失:0和准确性:0？# first neural network with keras make predictionsfrom keras.models importSequential# load the dataset
dataset = loadtxt('pima-indians-dia
浏览 14提问于2022-01-16得票数 0
2回答
是否有方法在使用tf.keras.metrics.Precision的二进制分类模型中获得0类的精度？model.compile(loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
optimizer = tf.<em
浏览 9提问于2021-12-14得票数 0
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目前，我的神经网络精度函数(和神经网络)如下：from tensorflow import keras if y_true[i][j] == 1.0: if(count1==0.0): return 0不能使用这个精度函数，除非设置了run_eagerly=True，因为使用了.numpy()。
浏览 7提问于2022-01-29得票数 2
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1回答
我尝试用keras学习一个网络来学习y=x**2，但是锐度是0；我是通过阅读文档来编写这段代码的。import numpy as npfrom tensorflow import kerasinputs="relu")(x)model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs
浏览 2提问于2022-09-21得票数 0
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2回答
在Keras中，当训练和评估神经网络模型(对两个类别(0和1)进行分类)时，该模型返回训练和测试的损失和准确性：
model.compile(loss="categorical_crossentropy它是两个类别的平均精度还是两个类别之一的精度？
浏览 0提问于2017-06-28得票数 1
我有一组不同长度的非零序列，我使用Keras对这些序列进行建模。我使用来标记(令牌从1开始)。为了使序列具有相同的长度，我使用填充。填充的一个例子：# [0,0,0,0,10,3,4]# [10,3,4,5,6,9,8]
为了评估该模型是否能够推广，我使用了一个在每个时代结束时，<em
浏览 0提问于2020-07-19得票数 3
我正在以下列方式建立模型：from tensorflow.keras import layers layers.RandomRotation(0.1), ]x = layers.Dropout(0.5
浏览 15提问于2022-11-12得票数 0
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现在，我提出的问题来自以下观察：
轿车的0.8026的验证精度suv of 0.0.8029的
浏览 3提问于2020-06-26得票数 0
我希望看到我的二值图像分类模型的精确度和召回率，但我可以找到如何做到这一点 以下是我的代码 x = base_model.output
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
x = tf.keras.laye
浏览 129提问于2020-07-17得票数 0
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(tff.learning.algorithms.build_unweighted_fed_prox) keras_model = create_keras_model() keras_model, loss=tf.keras.l
浏览 7提问于2022-03-26得票数 1
1回答
keras模型应该找到每个4元素数组的元素之和，并返回结果的数组。在我的结果中保持同样的低精度。import numpy as npfrom tensorflow.keras.models import Sequential
fromtensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activatio
浏览 1提问于2021-01-11得票数 0
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基于，在编译模型时，我可以指定一个或多个度量标准，例如“准确性”和“mse”。然而，文档并没有说明哪些指标是可用的。我试着用其他一些经典指标来代替“准确性”，比如“召回”或“auc”，但这是行不通的。 loss='sparse_categorical_crossentropy',有哪些指标可用？在哪里可以找到我可以使用的所有度量关键字的列表？
浏览 3提问于2019-12-16得票数 2
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我有以下Keras代码，它试图训练图像和实数特征向量的组合：from keras.models import Modelimportimg.split('.')[-3] return 1
elif word_la
浏览 2提问于2019-02-07得票数 0
但是，这只适用于一维列表，因此，如果我将此作为我的目标：def cat_acc(y_true, y_pred):
return tf.keras.metrics.cate
浏览 1提问于2020-11-17得票数 0
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我收到了令人怀疑的高精度(0.94)，调用keras中的evaluate方法( evaluate方法返回准确性和损失)。然而，keras是如何获得如此高的准确率的，这对我来说是没有意义的。batch_size = batch_size) pred_i[pred_i >=0.5] = 1
pred_i[pred_i < 0.5] = 0
浏览 46提问于2018-05-26得票数 1
回答已采纳
当我将y设置为二进制值0,1我有很高的精度，但是当我将它设置为非二进制值1,2,3值时，我得到了0的精度。Keras只限于二进制文件吗？from keras.models import Sequentialimport numpy# split into input (X) a
浏览 4提问于2021-12-02得票数 0
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利用TensorFlow对像素分类问题进行了前馈神经网络的训练和保存，测试精度达到95%。在这个模型中，我每个像素都有11个特征。当我保存并加载模型时，问题就出现了。与我在原始模型中使用的输入X和Y相同，加载模型的精度几乎为0%。但我希望得到同样的95%的准确性！( baseline=None, restore_b
浏览 6提问于2020-10-18得票数 0
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