神经网络在简单输入上比预期更糟

Question

我的输入是二进制（0,1），输出是二进制（0,1）。超过80％的时间，二进制输入等于二进制输出。但是，当我训练一个keras神经网络时，我得到的准确度达到了.6。有1000个这样的输入。以下是Keras的网络设置：

model = Sequential()

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=1, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

这似乎很奇怪。问题是什么？