케라 (keer)의 전도 층 (convlstm layers)을 교육하는 동안 왜 각 신기원에서 정확도가 0으로 떨어지나요?

Question

Keras 2에서 ConvLSTM 레이어를 사용하여 동작 인식 모델을 학습하려고합니다. 이 모델에는 3 개의 ConvLSTM 레이어와 2 개의 완전 연결 레이어가 있습니다.

각 신기원에서 첫 번째 배치 (일반적으로 둘 이상)의 정확도는 0이고 이전 에보다 많은 양으로 증가합니다. 예를 들어, 첫 번째 에포크는 0.3에서 끝나고 다음은 0.4에서 끝나게됩니다.

제 질문은 왜 각 시대마다 제로가되는 겁니까?

p.s.

• ConvLSTM은 상태 비 저장입니다.
• 모델이 SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)으로 컴파일되었으므로 어떤 이유로 인해 Adam을 사용하여 수렴하지 않습니다.

Answer 1

그래서 - 당신이 keras 일괄 계산시 정확도를 계산하는 방법을 이해할 필요가 일어나는이 같은 이유를 이해하기 위해 : - 긍정적 분류 사례의 번호가 저장되어 각 배치하기 전에

1. 가.
2. 각 배치 후에 - 긍정적으로 분류 된 여러 예제가 저장되고 교육에 사용 된 모든 예제로 나눈 후에 인쇄됩니다.

정확도가 매우 낮기 때문에 처음 몇 배치에서 예제가 적절하게 분류되지 않을 가능성이 큽니다. 특히 작은 배치가있을 때. 따라서 훈련 시작시 정확도가 0이됩니다.