如何使用keras進行異或運算

我想通過xor代碼來練習keras，但結果不對，後面是我的代碼，感謝大家幫助我。如何使用keras進行異或運算

from keras.models import Sequential 
from keras.layers.core import Dense,Activation 
from keras.optimizers import SGD 
import numpy as np 

model = Sequential()# two layers 
model.add(Dense(input_dim=2,output_dim=4,init="glorot_uniform")) 
model.add(Activation("sigmoid")) 
model.add(Dense(input_dim=4,output_dim=1,init="glorot_uniform")) 
model.add(Activation("sigmoid")) 
sgd = SGD(l2=0.0,lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.11, nesterov=True) 
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=sgd) 
print "begin to train" 
list1 = [1,1] 
label1 = [0] 
list2 = [1,0] 
label2 = [1] 
list3 = [0,0] 
label3 = [0] 
list4 = [0,1] 
label4 = [1] 
train_data = np.array((list1,list2,list3,list4)) #four samples for epoch = 1000 
label = np.array((label1,label2,label3,label4)) 

model.fit(train_data,label,nb_epoch = 1000,batch_size = 4,verbose = 1,shuffle=True,show_accuracy = True) 
list_test = [0,1] 
test = np.array((list_test,list1)) 
classes = model.predict(test) 
print classes

輸出

[[ 0.31851079] [ 0.34130159]] [[ 0.49635666] [0.51274764]]

來源

2015-07-22 Jaspn Wjbian

「不正確」是什麼意思？你會得到什麼結果？你會期待什麼？ – Daniel

謝謝，我想獲得列表classes = [a，b]，一種方法爲1，b方法爲0，但事實是a，b就像一個隨機的，有兩個結果：[[0.31851079] [0.34130159]] [[0.49635666] [0.51274764]] –

請將此內容納入您的問題。這樣我們就不必重現你的練習以知道什麼是錯誤的...... – Daniel

如果我增加時期的數量在代碼50000它往往收斂到了我正確的答案，只是需要一點時間:)

雖然它確實經常卡住。如果我將損失函數更改爲'mean_squared_error'，這是一個更平滑的函數，我會得到更好的收斂性能。

如果我使用Adam或RMSProp優化器，我仍然會收斂得更快。我最後編譯行，其工作原理：

model.compile(loss='mse', optimizer='adam') 
... 
model.fit(train_data, label, nb_epoch = 10000,batch_size = 4,verbose = 1,shuffle=True,show_accuracy = True)

來源

2015-08-07 18:20:16 wxs

4超參數正適合4（數據點，標籤）。 XOR操作員沒有被學習，它正在過度配備。 –

是的，這是正確的@ J.Down – Aditya

我用一個單一的隱層4個隱藏節點，它幾乎總是收斂到500個時期內正確的答案。我使用了sigmoid激活。

來源

2017-01-16 22:31:24 Anon

這將是overfitting？ –

如何使用keras進行異或運算

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