[問題] RNN預測onehot的一些問題
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
問題內容:
資料板大大們，請教一些問題：
背景：使用Keras類似鐵達尼的範例，使用RNN，onehot作為Lable，約有14個Features，
想預測Lable為1的概率多少。loss及 acc loss有降低至約0.10，acc及val acc約0.65。
問題：
epoch試過到100-500次，但是val acc依然變化微小，或是根本不變...然後測試集有1000
個樣本去測試算出存活的概率，只有一個樣本的概率是高的，其餘999個樣本的概率皆是0
.35555...
小弟只能不斷整天調整損失函數、優化器等參數一直試，請問大大可以給點建議嗎？謝謝
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