初学keras，请大家帮我看下，为什么我的test的预测结果都属于一类？

第一个问题
我做的是二分类，关于信贷风控模型的，最近想尝试用keras做一下（学习学习），但是不知道为什么结果都属于一类，很郁闷，我把我的代码贴出来（网上看的教程，参数都是我自己瞎填的），求大神帮我解惑

第二个问题：
这个模型是属于bp神经网络吗（原谅我没看到反向传播在哪里）

代码;

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense, Dropout, Activationimport scipy.io as sioimport numpy as npimport pandas as pdtraindata= pd.read_csv('d:/12yuexin/xin2.csv')dataset=traindata.valuesx=dataset[ : , :33]y=dataset[ : ,33]testdata= pd.read_csv('d:/12yuexin/75testdata.csv')testid= pd.read_csv('d:/12yuexin/75testid.csv')testdata1=testdata.as_matrix()testid1=testid.as_matrix()model = Sequential()model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal',input_dim=33))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(80,kernel_initializer='normal',input_dim=50))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(100,kernel_initializer='normal',input_dim=80))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(1,input_dim=100) )model.add(Activation('sigmoid'))model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy'])model.fit(x,y, epochs=1, batch_size=6)print model.predict(testdata1)print model.predict_classes(testdata1)print model.evaluate(testdata1,testid1 ,batch_size=6)

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