Keras日志丢失错误是sam

Question

我是新来的学习。什么时候我装了一个样本基本模型，我拟合它，我的模型的对数损失总是相同的。在

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', init='he_normal',
                        input_shape=(color_type, img_rows, img_cols)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), dim_ordering="th"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', init='he_normal'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), dim_ordering="th")) #this part is wrong
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Convolution2D(128, 3, 3, border_mode='same', init='he_normal'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), dim_ordering="th"))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(Adam(lr=1e-3), loss='categorical_crossentropy')


model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, nb_epoch=200,
               verbose=1, validation_data=(x_valid,y_valid))

培训17939个样本，验证4485个样本

纪元1/200 17939/17939[=========================]-8s-损失：99.8137-账户：0.3096-价值损失：99.9626-价值账户：0.0000e+00

纪元2/200 17939/17939[=========================]-8s-损失：99.8135-会计科目：0.2864-会计科目：99.9626-会计科目：0.0000e+00

纪元3/200 17939/17939[============================]-8s-损失：99.8135-会计科目：0.3120-会计科目：99.9626-会计科目：1.0000

纪元4/200 17939/17939[============================]-10s-损失：99.8135-会计科目：0.3315-会计科目：99.9626-会计科目：1.0000

纪元5/200 17939/17939[============================]-10s-损失：99.8138-会计科目：0.3435-会计科目：99.9626-会计科目：0.4620

。。在

。。。在

就像这样

你知道我把哪个部分弄错了吗？在

Answer 1

这种行为的一个原因可能是学习率太低。尝试使用Adam(lr=1e-2)或Adam(lr=1e-1)来提高你的学习率。另外，再等几次迭代（epoch），看看它是否有所改进。如果没有，你可以试着减少辍学。另外，如果您还没有实现输入数据的标准化，我建议您进行规范化。在