为什么尽管损耗衰减且评估结果合理，tensorflow的“精度”值始终为0
我正在学习如何使用Tensorflow，下面的一个示例构建了一个模型来执行方程y=mx c的线性回归。我生成了一个包含1999个样本的csv文件和一个模型，我可以在其中更改规范化（开/关）、层数、节点数和纪元数。我希望能够利用培训和评估的损失/准确性，在我事先不知道答案但对我的结果感到困惑的情况下，指导这些变量的选择，总结如下
规范化层节点时代开始损失结束损失精度
真正的1 200 5 0.6022 0.4348 0
真实1200 50 0.5963 0.4347 0
真实10 200 5 0.5249 0.4525 0
真正的10 200 50 0.5157 0.4418 0
真正的10 500 5 0.5816 0.4825 0
真10 500 50 0.5591 0.4422 0
假1200 5 996.2897 1.8313 0
虚假1200501063.1994 1.7264 0
假102005421.137140.6160 0
假1020050293.694346.28540
假10505382.2659297.2881 0
假10 500 50 412.2182 79.7649 0
我使用的编译参数是
编译优化器：adam损失：平均绝对误差度量：[“精度”]损失权重：[1.0]
下面是一个示例模型摘要
型号："LRModel"
图层（类型）输出形状参数#
LR输入（输入层）[（无，1）]0
密（密）（无，200）400
ML-LinearRegression（密集）（无，1）201
总参数：601
可训练参数：601
不可训练参数：0
示例拟合结果是
1600/1600 - 1s-损失： 1063.1994-精度： 0.0000e 00-val_loss： 90.2848-val_accuracy： 0.0000e 00
纪元2/5
1600/1600 - 0s-损耗： 137.8654-精度： 0.0000e 00-val_loss： 2.1525-val_accuracy： 0.0000e 00
纪元3/5
1600/1600-0s-损耗：4.4340-精度：0.0000e00-瓦卢损耗：3.4557-瓦卢精度：0.0000e00
纪元4/5
1600/1600-0s-损耗：1.7573-精度：0.0000e00-瓦卢损耗：3.1190-瓦卢精度：0.0000e00
纪元5/5
1600/1600 - 0s-损失： 1.7264-精度： 0.0000e 00-val_loss： 3.2794-val_accuracy： 0.0000e 00
此外，还有两个问题我不明白
- 有时拟合具有永不改变的高损失并且模型无法计算结果。当这种情况发生时，我再次运行训练（有时几次），最终得到上面描述的结果，没有对数据或代码进行任何更改。
- 规范化产生的模型比我不规范化模型时更不准确。
共有1个答案
你没有展示你的模型。但是，如果您正在进行线性回归，则不应使用精度作为度量。在进行分类时，例如尝试分类图像是狗还是猫时，会使用准确度。您应该在模型中使用损失函数。编译适合于像tf这样的线性回归的代码。克拉斯。损失。MeanSquaredError。回归损失的文档在这里。回归度量的文档在这里。
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我在Pytorch中用LSTM-线性模块构建了一个分类问题（10个类）的模型。我正在训练模型，对于每个时代，我在训练集中输出损失和准确性。产出如下： 纪元：0开始 损失：2.301875352859497 会计科目：0.1138888889 时代：1开始<损失：2.2759320735931396 会计科目：0.29 时代：2开始<损失：2.2510263919830322 会计科目：0.4872
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