악플검사 AI - 모델의 정확도가 0.5 근처에서 개선되지 않네요

[르미]

(실제 학습은 google colab에서 진행하였습니다)
이건 데이터 관련 코드이고요



이건 모델 코드입니다.
이 모델로 학습을 진행해본 결과 

Epoch 1/70 
1247/1247 - 22s - loss: nan - acc: 0.5008 - val_loss: nan - val_acc: 0.4988 - 22s/epoch - 18ms/step 
Epoch 2/70 
1247/1247 - 19s - loss: nan - acc: 0.5008 - val_loss: nan - val_acc: 0.4988 - 19s/epoch - 15ms/step
...
Epoch 69/70 
1247/1247 - 18s - loss: nan - acc: 0.5008 - val_loss: nan - val_acc: 0.4988 - 18s/epoch - 15ms/step 
Epoch 70/70 
1247/1247 - 18s - loss: nan - acc: 0.5008 - val_loss: nan - val_acc: 0.4988 - 18s/epoch - 15ms/step

이렇게 전혀 개선이 되지를 않네요...
이정도면 파라미터 튜닝등으로 개선할 영역이 아니라고 생각되어서 질문합니당.
무엇이 문제일까요?

아래는 모델 서머리 결과입니다.
_________________________________________________________________ 
Layer (type) Output Shape Param # 
======================================== 
embedding_6 (Embedding) (None, None, 16) 51392 
lstm_7 (LSTM) (None, None, 128) 74240 
lstm_8 (LSTM) (None, 128) 131584 
dense_6 (Dense) (None, 1) 129 
========================================
Total params: 257,345 
Trainable params: 257,345 
Non-trainable params: 0 
_________________________________________________________________

[codingapple]

loss는 binary_crossentropy가 맞을듯요

[글쓴이]

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