ニューラル ネットワークを作成しようとしましたが、エポックごとに精度が変わりません。私は keras を使用しており、各エポックがそれ自体で評価されるにつれて精度が変化するのを見ることができ、それは低く始まり、少し上がり、出力例のたびにまったく同じ値に戻ります。バッチサイズ、学習率、データを少し変更してみましたが、毎回同じことを行い、おそらく異なる精度値を使用しています。また、さまざまなオプティマイザーを試しました。どんな助けでも大歓迎です。（また、mnistの例を機能させることができました）
model = Sequential()
model.add(Dense(1000, input_dim=100, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(len(history), init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
opt = SGD(lr=1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, nb_epoch=100, batch_size=50, verbose = 1)
scores = model.evaluate(X, Y)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))