私はこの分野の初心者ですが、しばらくの間、tflearnを試してみました。このリンクのクイックスタートガイドにはまっています。なぜtflearnクイックスタートのタイタニックケースに2つの出力がありますか？
http://tflearn.org/tutorials/quickstart.html
が、私はそれを試したし、それが78％の周りの精度で完璧に動作しますが、問題は、「ラベル」は、2つから構成され、なぜ私は理解していないで互いに反対の列「生き残りました」。私は同じデータを訓練しましたが、ラベルや出力には1つの "生き残った"列しか使用しませんでしたが、同じコードでは0％の損失またはNaNの損失で36％前後になります。
なぜ出力/ラベルが2列あるのですか？なぜ1つの列しか使用できないのですか？
ありがとう
2つの異なる列は、1つのコード化されたラベルを表します。どのようにその完了を確認することができますhereこれは、通常softmax活性化機能を持つ最後の層の選択です。
しかし、それを1つに置きたい場合は、活性化関数をシグモイドに変更する必要があります。また、load_csvコードをn_classes=1に変更することを忘れないでください。モデルを構築するためのサンプルコードを次に示します。
# Build neural network
net = tflearn.input_data(shape=[None, 6])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='sigmoid')
net = tflearn.regression(net)
これは生存する確率を生成します。