ニューラル ネットワークをまったくうまく機能させることができません。21 ビットでエンコードされた入力をバイナリの yes または no の出力に分類することになっています。yes:no ターゲットの分割は、およそ 20:80 です。最初は小さなデータセットを持っていたので、ほぼ 100% の「いいえ」を出力することに同意しました。しかし、今では約 20,000 のレコードがありますが、依然として 100% の確率で「いいえ」が出力されます。入力を「はい」として分類するためのルールを学習できないのはなぜですか?誰かが私が間違っていることを知っていますか?
私の入力ベクトルは 21x18942 です。私のターゲット ベクトルは 2x18942 です。私はニューラルネットワークに凝ったことは何もしていません。コードは単純です
net=patternnet(20)
a = sim(net,targets);
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
outputs = net(inputs);
plotconfusion(targets, outputs)
また、matlab 内で利用可能な他の標準的なニューラル ネットワークを試してみnet = feedforwardnet(10, 'traingd');ましたが、同じ結果が得られました。
誰が私が間違っているのか、または問題を引き起こしているこれらのmatlabニューラルネットワークツールボックスに何らかの制限があるかどうかを知っていますか?
ここでの考えは非常に高く評価されます