我在pycharm 2020.1上使用Anaconda Python环境的代码是： train_img,test_img,train_label,test_label = train_test_split()my_model.compile(optimizer="adam",loss="binary_crossentropyas loss "bi
浏览 185提问于2020-06-11得票数 0
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output_dim=64))model.add(layers.Dense(10))model.summary()
ValueError:一个形状为(12954)的目标数组被传递给<
浏览 3提问于2020-03-26得票数 0
我正在使用google上的卷积神经网络训练一个掩码检测模型(掩码和非掩码)。(pool_size=(2,2)))model.add(Activation('relu'))#<
浏览 2提问于2020-10-05得票数 1
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我正在尝试调整这个Keras/Tensorflow教程中的文本分类器神经网络，以输出多个(超过两个类别)。我认为我可以改变输出层使用'softmax‘激活，但我不知道如何调整输入层。教程链接：我有16个类别用一个热编码来表示。validat
浏览 3提问于2019-08-29得票数 0
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=activationFunction)) model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy<
浏览 6提问于2021-06-16得票数 0
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此外，我还应用了model.fit()函数，但它的显示错误。ValueError:一个形状(90，1)的目标数组被传递给形状输出(None，10)，同时用作丢失的binary_crossentropy。此损失期望目标具有与输出相同的形状。(64 ,(3,3), input_shape = (300,300,1)
浏览 3提问于2020-06-02得票数 0
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我是一个文本处理技术的初学者，我正在尝试执行以下代码。epochs=100) 我得到了以下错误： ValueError: A target array with shape (11203, 25) was passed for output of shape (None, 3) while using as loss `categorical_crossentropy`.This loss expects targets to have the same shape as the output. 有人能帮我解决这个问题吗
浏览 34提问于2020-10-24得票数 0
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目标输出需要匹配
、、
当尝试做以下事情时：我得到了这个错误：
当使用as loss binary_crossentropy时，一个形状为(25000，2)的目标数组被传递为形状(None，3，2)的<e
浏览 8提问于2021-02-15得票数 0
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软件最大层后的模型输出为[10, 2]大小。二维指的是[Prob(x=0), Prob(x=1)]。我想计算这个序列的binary_crossentropy损失。
那么，我的基本真理是大小?，我的模型输出是大小的?，10，2。在这种情况下如何使用binary_crossentropy损失？当我从softmax输出中使用Prob(
浏览 2提问于2019-08-16得票数 0
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假设我有一个由10个观测数据组成的数组(属于A或B类)，5列和2个子类(C，D)作为附加维度，我想在Keras R中进行二进制分类(对A或B类)，在这种情况下，网络体系结构应该是什么样的呢？'sigmoid', input_shape = c(3, 2))
compile( loss = "binary_crossentropy
浏览 4提问于2020-03-12得票数 3
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当我处理时间序列数据时，我尝试用Conv1D构建我的第一个CNN。我的目标是对1501形状的input_data进行压缩。x_train形状为(550,1501)，我增加了它的尺寸以适应模型。但是，编译器会抱怨：
ValueError:一个形状为(550,1501，1)的目标阵列被传递给形状输出(None，1
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
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我正在建立一个简单的神经网络，它是基于序列的，并从一个csv文件中检索测试数据。有13个特征，15个样本，目标是五个选项中的一个(例如，五种颜色中的任何一种)。作为xtrain的13个特征值存储在13个不同的列中，这是人们所期望的。其内容如下：
feat_1 feat_2 feat_3 ...(15，1)的目标数组被传递给形状</
浏览 3提问于2020-08-28得票数 0
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该算法是用来描述产品的。这部分从图像(14个输出值)中识别衣服的颜色，但是它仍然返回以下错误 错误： ValueError: Error when checking model target: the list of Numpymodel.add(Dense(5, activation='relu')) model.compile(loss'effnet‘中定义的<
浏览 46提问于2019-10-10得票数 0
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以下是输入和输出，这些输入和输出需要简单的添加也就是说，X1='softmax'))
model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])model.summary()
浏览 7提问于2016-06-29得票数 5
我在使用CNN的时候收到了这个错误。-<ipython-input-82-0b7c2e7fa2ce`' + loss_name + '`. '
811 'This loss expects targets to have the
浏览 24提问于2020-04-02得票数 0
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深度学习模型的预测
、、、、
我已经建立了一个从0到9的数字分类模型。我的数据集是tf.keras.datasets.mnist。我使用softmax作为输出层的激活函数。输出层由10个神经元组成。每个代表从0到9的数字。但即使我把输出层神经元的数目改为20个，预测也是准确的。看起来，即使我只需要预测10位数，输出层中也可以有10个以上的神经元。为什么这么说？Q2：
而且，预测是一个
浏览 0提问于2020-04-05得票数 0
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我正在使用mnist数据集(数字)，并希望实现均方错误丢失函数，但是我有以下错误：
ValueError:一个形状为(60000，1)的目标数组被传递给形状输出(无，10)，同时用作丢失的mean_squared_error此损失期望目标具有与输出相同的形状。这是我的代码:最初，我尝试了从：修改的</e
浏览 0提问于2019-10-27得票数 1
我一直在使用tensorflow loss (sparse_softmax_cross_entropy_with_logits)编写一个keras模型，我遇到了这个问题。对于这个模型，真值应该是带形状的张量(batch_size)，模型的输出将具有形状(batch_size，num_classes)。我已经验证了模型的输出是形状的(?，num_classes)，并且我为</
浏览 3提问于2019-11-15得票数 1
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我试图建立一个模型，但是它不会运行，因为输入数据与输出形状不匹配，我也想不出如何更改它。import Conv1D, MaxPooling2D, Dense, FlattenJaload, Dense(3, activation='softmax'),])model.compile(loss<
浏览 1提问于2019-11-01得票数 0
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我们有一个输出目标的模型，它是一个二维张量。也就是说，输出表示一组n个类，在数据中的m中计算。即输出形状为：[none, n, m]。此外，类是高度不平衡的，所以我们需要使用权重来平衡整个类的损失。例如，具有三个类别(A、B和C)、4个桶和1批大小的目标形状是： [[[A1, A2, A3, A4],
浏览 0提问于2023-04-23得票数 0
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