tensorflow - 为什么在 keras 中训练 convlstm 层时，每个 epoch 的准确率都会下降到零？

Question

我正在尝试使用 Keras 2 中的 ConvLSTM 层来训练 Action 识别模型。该模型有 3 个 ConvLSTM 层和 2 个全连接层。

在每个时期，第一批(通常超过一个)的准确度为零，然后它增加到比前一个时期更多的数量。例如，第一个 epoch 以 0.3 结束，下一个将在 0.4 结束，依此类推。

我的问题是为什么它在每个时期都归零？

附言

ConvLSTM 是无状态的。

该模型使用 SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 编译，出于某种原因，它不会使用 Adam 收敛。

Answer 1

所以 - 为了理解为什么会发生这样的事情，你需要了解如何keras在批量计算期间计算准确度:

在每批之前 - 存储了许多正分类的示例。

在每批之后 - 存储一些正分类的示例，并在除以训练中使用的所有示例后打印出来。

由于您的准确率非常低，很可能在前几批中没有一个示例被正确分类。特别是当你有一个小批量。这使得在训练开始时准确度为 0。