Tensorflow神经网络无法正确优化

Question

我是神经网络和TensorFlow的初学者，我已经尝试过以下代码用于手写数字分类（单层感知器模型）

我从kaggle下载了数据集，该数据集的第一列为数字，接下来的784列为像素值。

public class CarJsonConverter : IJsonConverter<Car> {}

输出始终显示：

0 42000.0

1 42000.0

2 42000.0

3 42000.0

4 42000.0

5 42000.0

6 42000.0

7 42000.0

8 42000.0

9 42000.0

10 42000.0

。    。    。   等

所以，我认为神经网络不起作用。

我尝试过学习率0.01、0.2、0.3，但显示的输出相同。

这是怎么了？

我应该添加隐藏层吗？

编辑： 我也尝试获取测试样本的输出。对于每个测试样本，它都显示相同的输出：

PluginType          ...  Description
IJsonConverter<Car>      WebApplication.Json.Converters.VehicleJsonConverter
                         WebApplication.Json.Converters.CarJsonConverter

Answer 1

引起问题，因为像素值未标准化。规范化是适当的，因为例如，如果输入在0-1的适当范围内，则优化算法会更好地工作。对于像素值，足够除以255。