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Keras自动编码器的准确度/损耗不会改变

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这是我的代码:

AE_0 = Sequential()

encoder = Sequential([Dense(output_dim=100, input_dim=256, activation='sigmoid')])
decoder = Sequential([Dense(output_dim=256, input_dim=100, activation='linear')])

AE_0.add(AutoEncoder(encoder=encoder, decoder=decoder, output_reconstruction=True))
AE_0.compile(loss='mse', optimizer=SGD(lr=0.03, momentum=0.9, decay=0.001, nesterov=True))
AE_0.fit(X, X, batch_size=21, nb_epoch=500, show_accuracy=True)

X具有形状(537621,256) . 我试图找到一种方法来压缩大小为256到100,然后到70,然后到50的向量 . 我做的是烤宽面条,但在Keras中,它似乎更容易使用自动编码器 .

这是输出:

Epoch 1/500 537621/537621 [==============================] - 27s - 损失:0.1339 - acc:0.0036
Epoch 2/500 537621/537621 [==============================] - 32s - 损失:0.1339 - acc:0.0036
Epoch 3/500 252336/537621 [=============> ................] - ETA:14s - 损失:0.1339 - acc: 0.0035

它继续像这样继续......

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