HaiNanJim

看你们大多都遇到这样的问题，我把网络改成了一维的，用来信号训练，出来的数据也大多是相同的值，学习不到什么特征，我也不明白怎么回事，但是我用了另一个人的phasenet收敛就很快，而且效果很好，现在问题是keras的上采用用的upsampling和conv，tensorflow上用的transposed_conv，这个keras上没有，我想照着把tensorflow上的移植过来有点困难。很多人都遇到训练出来是常数的问题肯定还是有点问题，只是我也不懂为啥这样，希望有个大神出来解答一下。

我也遇到类似的情况，我把网络改成1维的了，训练集每一个样本里大概2000个0，10个1，我训练出来结果大概都是0.47，我考虑可能是正负样本分布不均造成的，我给交叉熵加入了权重，然后出现了过拟合现象，在测试集上都是错的，后来我有把代码该成每一个epoch洗牌一次，可是这样真的就学习不到特征了，很苦恼，我也不知道怎么解决。