我正在尝试构建一个TensorFlow神经网络作为初学者挑战，我的模型表现得不是很好，这意味着很多时候它的准确性不高（虽然有时准确性为1，但大多数时候不是，即便如此，损失值也很高）。
所以我有两个问题：
- 我如何改进这个神经网络？
- 使用
Input作为输入层和使用Dense有什么区别？
这是代码：
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasmodel = keras.Sequential()model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)))#model.add(keras.layers.Dense(2))model.add(keras.layers.Dense(4, activation='relu'))model.add(keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='adam', loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])# X_train, Y_train = ([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], [[0], [1], [1], [0]])X_train = tf.cast([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], tf.float32)Y_train = tf.cast([0, 1, 1, 0], tf.float32)model.fit(X_train, Y_train, epochs=500, steps_per_epoch=1)print(model.predict([[0, 1]]))print(model.predict([[1, 1]]))print(model.predict([[1, 0]]))print(model.predict([[0, 0]]))回答：
上述代码中有几个明显的问题：
首先，steps_per_epoch=1参数意味着在每个epoch中，你的模型只会看到一个样本。这非常低效。请删除这个参数。
其次，500个epoch远远不够。在没有预训练的情况下，即使是最简单的问题，神经网络也需要很长时间来训练。我刚刚运行了你的代码，大约在3500个epoch后，它收敛到了最优解。
虽然我没有尝试过，但你也可以尝试使用更高的学习率，像这样：
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=5e-2) #例如model.compile(optimizer=optimzer, ...)另外，如果你知道如何使用回调函数，你可以始终使用EarlyStopping回调函数，让模型一直运行直到找到最佳模型。
关于提前停止：如果你使用提前停止，你必须也使用一个单独的验证集。正是验证集告诉你何时停止训练。提前停止是目前领域中最简单且（在我看来）最有用的正则化技术之一。
因此，如果与验证集一起使用，就不会有过早停止的问题。默认参数就能达到效果。
另外，如果你有许多（超过50个）epoch，尝试绘制历史数据来获得见解。
像这样：
hist = model.fit(...)plt.plot(hist.history['loss'])如果线条在最后跳动，你可能需要EarlyStopping，或者可能甚至需要学习率衰减。
如果还有其他不清楚的地方，请问我。祝好运。
