我正在尝试在 Matlab 中构建一个神经网络，而不使用深度学习工具箱，其中一个隐藏层可以预测图像显示的是脑肿瘤还是健康的大脑。我使用的数据库包含 4000 张图像（2000 张脑肿瘤图像和 2000 张健康大脑图像）。
我面临的问题是准确率为 50%，并且每张图像的预测都是相同的。结果，混淆矩阵的一列始终为 0。我尝试更改学习率，尝试更改隐藏层上的神经元数量，但没有任何改变输出。我使用的激活函数对于隐藏层和输出层都是 sigmoid，并且使用的优化算法是梯度下降。
这并不是一种不寻常的行为。根据我的经验，这是一个“基础”问题 - 所以你在实验的基础上遗漏了一些东西。尝试回答这些问题：
您确定使用了必要的数据吗？你确定没有明显的阶级不平衡吗？您的网络仅预测正类还是负类？
此外，您可以尝试使用 ReLU 作为隐藏层，使用 SoftMax 作为输出层。我 99% 确定你处理实验的方式有问题。
顺便说一句，如果您想了解更多信息，这里对混淆矩阵概念有很好的解释。