用keras训练神经网络（观察到的损失太低）

Question

我正在训练一个带有Keras的神经网络，它接受2000 X 1阵列的输入，所有输入数据都是＆＃34; 0＆＃34;和＆＃34; 1＆＃34;并生成0或1的单个输出。

这是我的模特：

def mdl_normal(sq_len,broker_num):
  model = Sequential()
  model.add(Dense(sq_len * (broker_num + 1), input_dim = (sq_len * (broker_num+1)),activation = 'relu'))
  model.add(Dense(800, activation = 'relu'))
  model.add(Dense(400, activation = 'relu'))
  model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))
  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='SGD')
  return model

但是我在训练时得到以下内容：

Epoch 384/600 0s - 损失：1.4224e-04 - val_loss：2.6322

损失非常低，我想知道我做错了什么。有人能解释一下这里失去的意义吗？

谢谢！

路易斯