[問題] 檢核碼規則 機器學習

[ozone (Life)]

請問檢核碼規則分析 利用machine learning來解是好的方法嗎?
我有一批資料，由9個數字組成，第10個數字是檢核碼，不知其規則
利用keras建模後卻train不起來

於是嘗試建立測試資料，檢核碼的規則是前9碼mod 10
將9碼input轉成one-hot encoding成 9 x 10 array
建dense network但仍然train不起來

code在此：
https://stackoverflow.com/questions/70843702/learn-checksum-rule-with-keras

不曉得是哪裡弄錯了?

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→ youngman77: softmax activation
→ ozone: 哈 原來如此 QQ
→ ozone: 雖然測試資料OK了 但我原本的資料仍train不出來...
→ youngman77: https://reurl.cc/WkD1XO
→ mantour: 要看檢核碼規則吧，如果是hash之類的應該就不太可能用NN
→ mantour: 做。
→ mantour: 如果檢核碼是pi的小數點後第N位數，N=前面9位數，你覺得
→ mantour: 有可能train出來嗎
→ mantour: kras應該也無法
→ mantour: keras
→ ozone: 感謝解惑...剛測試了一下，台灣身份證末碼規則，好像也
→ ozone: train不出來?
→ OrzOGC: 身份證可以啦
→ ozone: 身分證要怎麼用NN解呢? 我把每個位數one-hot丟dense幾層後
→ ozone: accuracy也都只有10%左右而已..input方式或網路結構問題嗎?
推 lycantrope: 你可以去DataScience問，或是去看點書
推 kokolotl: 10%不就0-9隨機猜XD