Keras极高的损失

我试图预测价格的特点。我选择了一个非常简单的模型，但它很奇怪。损失函数非常高，我看不出问题在哪里。Keras极高的损失

这里是我的模型：

这就是我准备的资料：（一热，我分裂的所有数据进行训练和测试）

df = encode_onehot(dataframe, cols=['Shape', 'Cut', 'Color', 'Clarity', 'Polish', 'Symmetry', 'Culet', '\tFluorescence']) 

dataset = df.values 
X = dataset[1:,4:66] 
Y = dataset[1:,2] 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.25, random_state=42)

最后，培训：

baseline_model().fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64) 
scores = baseline_model().evaluate(X_test, y_test, verbose=0) 
print(baseline_model().summary())

而且结果非常伤心：

Epoch 1/10 
149767/149767 [==============================] - 4s - loss: 104759338.0333  
Epoch 2/10 
149767/149767 [==============================] - 4s - loss: 104594236.9627  
Epoch 3/10 
149767/149767 [==============================] - 4s - loss: 104556662.2948

它并没有变好。

我在做什么错？

来源

2017-09-02 Stanislav Dobryakov

你的输入和输出数据是什么样的？ X热值是否被编码为不同的整数或矢量？是一个热点编码或不是？从 – gionni

这个问题不清楚'y_train'的范围是什么？它是否包含大于10000的值？如果'y_train'包含一些较大的值，因为您使用的是平均值**平方**错误，所以看到高损失并不奇怪。除非你的模型非常强大或者你有很强的特征，'y_true - y_pred'的平方可以非常大。 –

@gionni X一个热值编码为矢量。 Y不是热编码的（因为它只是'价格'） –

As @ Yu-Yang表示您使用均方误差作为损失函数。我有这个相同的问题之前，损失值将非常大，将损失函数更改为mean_squared_logarithmic_error，我得到了预期的结果。

model %>% compile(
optimizer = optimizer_rmsprop(lr=0.0001), 
loss = loss_mean_squared_logarithmic_error, 
metrics = c("accuracy") 
)

损失值改变为

历元1/10
326981分之326981[====================== ========] - 17s - 损失：0.0048 - acc：0.9896

希望这有用！

来源

2018-01-09 09:51:18 Sooraj

它适合我。谢谢 – Jibin

Keras极高的损失

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