Я пытаюсь обучить простую сверточную нейронную сеть, показанную ниже.
model= Sequential()
model.add(Conv1D(32, 3, padding='same', input_shape=(700,7))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv1D(32,3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling1D())
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile('adam', 'binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Я подгоняю его, используя 100 эпох, и разделение обучения проверке 0.2 на входные данные в форме [1000L, 700L, 7L].Каждая из моих эпох отображала следующее:
loss: nan - acc:0.0000e+00 - val_loss: nan - val_acc: 0.0000e+00
Итак, мой вопрос: что пошло не так и как я могу это исправить?Проблема с сетью или как мои данные вводятся и подгоняются к модели?