Я использую SimpleRNN
для обучения модели с двоичным входом длины 100 и двоичным выходом длины 100, что означает, что мои X.shape=(nsamples, 100, 1)
и y.shape=(nsamples, 100)
При использовании следующего кода модель не возвращает ошибку, но учится очень медленно, а потери прекращаются после нескольких эпох.
Я также пытался изменить скорость обучения, что не помогло. Я предполагаю, что критическая проблема может быть с формой ввода и вывода.
model = Sequential()
model.add(
SimpleRNN(
output_dim=100,
input_shape=(100, 1),
return_sequences=False,
activation='sigmoid'
)
)
sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=0.0, nesterov=False)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)
model.fit(X, y, epochs=500)