Я тренирую модель Keras с образцами из набора файлов.Метки - 0 или 1, а файлы - либо 0, либо все 1.
Модель была построена следующим образом:
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=DATA_SIZE, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
С долей обучения и тестирования 60%: 40% Я получил следующую точность и Матрицу путаницы:
5613/5613 [==============================] - 0s 28us/step
Test set
Loss: 0.001
Accuracy: 1.000
5613/5613 [==============================] - 0s 23us/step
1 1
[[3823 1]
[ 0 1789]]
Но когда я тестировал образцы из файла класса 0, используемого для обучения, я получил следующую матрицу путаницы:
[[ 0 3836]
[ 0 0]]
Все образцы были классифицированы как класс 1.
Что происходит ????
Любые предложения приветствуются!Спасибо, Рубенс