回答編集履歴
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d
test
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回帰問題の場合、loss には binary_crossentropy ではなく mean_squared_error を指定するべきではないでしょうか
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## 追記
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XOR を学習するサンプル
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```python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import numpy as np
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from keras.layers.core import Dense
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from keras.models import Sequential
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X_train = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]], dtype=float)
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Y_train = np.array([0, 1, 1, 0], dtype=float)
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# モデルを作成する。
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model = Sequential()
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model.add(Dense(2, activation='sigmoid', input_shape=(2,)))
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model.add(Dense(1, activation='linear'))
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model.compile(loss='mean_squared_error',
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optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])
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# 学習する。
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history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=4, epochs=3000, verbose=0)
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# 推論する。
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Y_pred = model.predict(X_train)
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result = np.round(Y_pred)
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print(result)
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# [[0.]
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# [0.]]
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