ニューラルネットで似たような値ばかり推定する原因 Nov 23, 2018 最近機械学習を始めたものです. 以下のような条件でKerasを使用してニューラルネットを構築したのですが 思うような結果が得られません. 入力:7次元/出力:2次元 入力は0,1,2,3のスコアで出力は50~110の間で5刻みの値 全データ数は1000件ほどで入力から出力を推定する回帰学習 画像がその出力結果です 推定精度が高ければ高いほど対角線上にプロットされるという評価指標です しかしなぜかこのような帯状のプロットになってしまっています (何を入力しても似たような値を推定している状況)