

最近機械学習を始めたものです．  
以下のような条件でKerasを使用してニューラルネットを構築したのですが  
思うような結果が得られません．  
入力：7次元/出力：2次元  
入力は0,1,2,3のスコアで出力は50~110の間で５刻みの値  
全データ数は1000件ほどで入力から出力を推定する回帰学習

画像がその出力結果です  
推定精度が高ければ高いほど対角線上にプロットされるという評価指標です  
しかしなぜかこのような帯状のプロットになってしまっています  
(何を入力しても似たような値を推定している状況)  
[![推定値と真値が一致していれば対角線の近くにプロットされる](https://i.stack.imgur.com/dWhw3.png)](https://i.stack.imgur.com/dWhw3.png)


CC BY-SA 4.0
2018-11-23T11:55:47.907
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question
機械学習 keras
ニューラルネットで似たような値ばかり推定する原因