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コード a xor で keras を練習したいのですが、結果が正しくありません。次は私のコードです。皆さんに助けていただきありがとうございます。

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Activation
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np

model = Sequential()# two layers
model.add(Dense(input_dim=2,output_dim=4,init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dense(input_dim=4,output_dim=1,init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))
sgd = SGD(l2=0.0,lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.11, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=sgd)
print "begin to train"
list1 = [1,1]
label1 = [0]
list2 = [1,0]
label2 = [1]
list3 = [0,0]
label3 = [0]
list4 = [0,1]
label4 = [1] 
train_data = np.array((list1,list2,list3,list4)) #four samples for epoch = 1000
label = np.array((label1,label2,label3,label4))

model.fit(train_data,label,nb_epoch = 1000,batch_size = 4,verbose = 1,shuffle=True,show_accuracy = True)
list_test = [0,1]
test = np.array((list_test,list1))
classes = model.predict(test)
print classes

出力

[[ 0.31851079] [ 0.34130159]] [[ 0.49635666] [0.51274764]] 
4

3 に答える 3

1

4 つの隠れノードを持つ単一の隠れ層を使用しましたが、ほとんどの場合、500 エポック以内に正しい答えに収束します。シグモイド活性化を使用しました。

于 2017-01-16T22:31:24.203 に答える