在TensorFlow中进行MNIST手写数字分类时,如果训练集的准确率极低,可能是由以下几个原因导致的。我们可以逐一排查并解决这些问题:
python
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
sparse_categorical_crossentropy
作为损失函数,并使用Adam
优化器:
python
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
Adam
优化器时,可以手动设置学习率:
python
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer,
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
python
model.fit(train_images, train_labels, epochs=20)
python
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64)
python
print(train_labels[:10])
python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
通过以上步骤逐一排查问题,通常可以找到导致训练集准确率低的原因并进行修复。如果问题依然存在,可以尝试简化模型结构,逐步增加复杂度,观察模型表现。