模型的預測準確率為什麼那麼低？
2019/07/14 下午 11:07
機器學習共學討論版
Ken Hu
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ml100-2
ml100-2-d76
Day 76 範例程式（Day76-Opimizer_example.ipynb)裡
在test_set做驗證後
又用「result = model.predict(X_test,batch_size=200,verbose= 0)」對test_set做了一次預測並計算準確率
但算出來的準確率只有0.098200 （也就是9.82%）
自己在Day 76裡用不同的optimazer去跑，也是這樣的數字（9.82%）
雖然模型只是單純的幾層全聯接層（Dense）
但以test_set在驗證時的準確率82%左右來看
9.82%實在低得不合理
不曉得老師或同學會不會也覺得這裡有點怪怪的？
回答列表
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2019/07/17 上午 01:51Jeffrey贊同數：0不贊同數：1留言數：0
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2019/07/21 上午 10:48Jeffrey贊同數：0不贊同數：1留言數：0
同學可以針對下面兩項:
１．資料做 normalize
２．Loss 選到 "categorical_crossentropy"
X_train=X_train/255.0
X_test=X_test/255.0
history=model.fit(X_train,Y_train,batch_size=128,epochs=20,shuffle=True,verbose=2,validation_split=0.3)