Keras autoencoder précision/perte ne change pas

Question

Voici mon code:

AE_0 = Sequential() 

encoder = Sequential([Dense(output_dim=100, input_dim=256, activation='sigmoid')]) 
decoder = Sequential([Dense(output_dim=256, input_dim=100, activation='linear')]) 

AE_0.add(AutoEncoder(encoder=encoder, decoder=decoder, output_reconstruction=True)) 
AE_0.compile(loss='mse', optimizer=SGD(lr=0.03, momentum=0.9, decay=0.001, nesterov=True)) 
AE_0.fit(X, X, batch_size=21, nb_epoch=500, show_accuracy=True) 

X a une forme (537621, 256). J'essaie de trouver un moyen de compresser les vecteurs de taille 256 à 100, puis à 70, puis à 50. Je l'ai fait c'est Lasagne mais dans Keras, il semble plus facile de travailler avec les Autoencoders.

est ici la sortie:

Epoch 1/500 537621/537621 [============================ ==] - 27s - perte: 0,1339 - acc: 0,0036
Epoch 2/500 537621/537621 [========================== ====] - 32s - perte: 0.1339 - acc: 0.0036
Époque 3/500 252336/537621 [=============> .......... ......] - ETA: 14s - perte: 0.1339 - acc: 0.0035

Et il continue comme ça encore et encore ..

Answer 1

Il est maintenant fixé sur le maître :) questions openning est le meilleur choix parfois https://github.com/fchollet/keras/issues/1604