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

【问题标题】：Why does the accuracy drop to zero in each epoch, while training convlstm layers in keras?为什么在 keras 中训练 convlstm 层时，每个 epoch 的准确率都会下降到零？
【发布时间】：2018-04-18 22:50:31
【问题描述】：

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

在每个时期，第一批（通常不止一个）的准确度为零，然后它会比前一个时期增加一些。例如，第一个 epoch 在 0.3 结束，下一个 epoch 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。
该模型是使用 SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 编译的，由于某种原因它没有使用 Adam 收敛。

【问题讨论】：

问题出在代码中，提供你使用的脚本。
这里可能有答案：stackoverflow.com/questions/46482139/…

标签： tensorflow deep-learning keras conv-neural-network lstm

【解决方案1】：

所以 - 为了理解为什么会发生这种情况，您需要了解 keras 在批量计算期间如何计算准确性：

在每个批次之前 - 存储了一些肯定分类的示例。
在每批之后 - 存储了一些肯定分类的示例，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，因此很可能在前几批中没有一个示例被正确分类。尤其是当你有小批量时。这使得在训练开始时准确度为 0。

【讨论】：