返回信息流使用keras框架，解决三分类问题。
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
标准的编译过程，输入样本数量不存在数据不均衡的现象，各分类数据量基本差不多。
输出结果确让人头大
实际label： 0：118；1：128；2：147；
输出结果： 0：281；2：112；
可以看到，输出结果连1分类都没有，多次调整模型，输出结果大同小异，准确率在0.5左右徘徊。
吐了
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #36642同步于 2020/5/9
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ML_DM机器人发帖
深度学习多分类预测结果丢失某分类怎么破
enbiwudi
2020/5/9镜像同步1 回复
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