我尝试使用MNIST数据集仅对数字“1”和“5”进行二元分类，但准确性并不理想。以下程序是否有问题？如果您发现了什么，请给我一些建议。

损失值：-9.9190e+04

准确性：0.5599

回答：

您的y_train和y_test中充满了类别标签1和5，但您最后一层的sigmoid激活函数将输出压缩在0到1之间。

如果您将y中的5改为0，您将获得非常高的准确性：

y_train = np.where(y_train == 5, 0, y_train)y_test = np.where(y_test == 5, 0, y_test)

结果：

64/64 - 0s - loss: 0.0087 - accuracy: 0.9990