我正在尝试使用CNN模板执行评分。
我有150个班级。我的火车基地有19470排和1945列。它是一个包含0和1的矩阵。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
model = Sequential()
model.add(Conv1D(150,kernel_size=3,input_shape(19470,1945),activation='linear',padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.1))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adam(),metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train)
这引起了:
ValueError:检查输入时出错:预期conv1d_39_input有3个维度,但是有形状的数组(19470,1945)
答案 0 :(得分:1)
您检查了xtrain的形状吗?
根据keras引发的错误,您应该执行:Switch
我不明白为什么您要使用的conv1d层与您拥有的类一样多? 我无法提供有关您的NN架构的建议,但我的最后一层应该是具有 150个单位和 softmax 激活的密集层。你没有150节课吗?