为什么神经网络的精度停止增加

Question

我是数据科学和机器学习的新手。因此，现在我正在尝试解决Kaggle上的《泰坦尼克号》竞赛。但是在我拟合模型时遇到了一个问题，它的准确性没有超过80％。我尝试更改多个隐藏节点，多个纪元，还尝试应用批处理规范化，删除，更改权重初始化，但是相同的是80％。我究竟做错了什么？这是我的代码如下：

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(5,), kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dense(20, kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotNormal(), activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

train_scores = model.fit(train_features, train_labels, epochs=200, batch_size=64, verbose=2)

这是最后几个时期的图片准确性：model accuracy

我该如何改善？

Answer 1

一路上涨到81％您还想要什么？