特征数：12，-15 < 每个特征 < 15

目标数： 6 , 0 < 每个目标 < 360

示例数：262144

我的归一化：我对特征进行了归一化，使它们介于 0 和 1 之间。我对目标进行了归一化，使它们介于 1 和 10 之间。

这是我正在使用的模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(6, activation='linear')
])

model.compile(optimizer="rmsprop", loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])

model.fit(training_x, training_y, epochs=10, batch_size=100)

这是我得到的最好结果（培训）：

235929/235929 [==============================] - 8s 33us/step - loss: 8.9393e-04 - acc: 0.6436

测试：

损失：0.00427692719418488

加号：0.033187106618348276

我在测试集上的准确率几乎为 0%！我需要一个模型来解决这个机器学习问题。