ケラス1.2.0を使って同じコード（同じデータを使って）を実行した後、両方のコードでケラス2.0.3ケラスはTensorFlowバックエンドを使用していますが、私はsklearnモデル選択のために、そしてデータを読むためのパンダ。ケラスよりも悪い結果を得る1
keras 2.0.3とkeras 1.2.0を使用して42のMSE（平均二乗誤差）を得たときに私は驚いた。誰かがなぜこれが起こっているのかを私に説明することはできますか？なぜkeras 2を使用してエラーが増えていますか？おかげで
PS。この結果は、keras 2標準にコードを編集した後です。たとえばDense Iではケラス1のコードをケラス2の標準に変更します。
おそらくKeras 1.2から変更されたいくつかのデフォルト値です。 1.2コードのデフォルト値を確認し、新しいコードに同じ値を設定する必要があります。
ケラス1対2には多くの変更があります。具体的には、関数には多くの変更されたキーワード引数がありますが、Keras 2のコードを更新した後に実行すると、Keras 1のコードは無駄になります。バージョン1.2.0にダウングレードするか、またはhereにコードを編集してください。
実際にMSEが増加したのですか、それともの損失がですか？正規表現を使用している場合は、正規化ツールでpenalty to the lossが指定されているため、これは同じではありません（損失機能としてmean_squared_errorを使用している場合でも同じです）。
ケラスの以前のバージョンでは、MSEを与えたばかりだと思いますが、今はその損失を示していると思います。このはであなたの観察を説明することができます。