ValueError:检查目标时出错:期望dense_2有3个维度,但得到的形状为数组(10000,1)

时间:2018-04-03 06:16:55

标签: python neural-network keras

我使用keras MLP网络进行3-D字向量input_shape=(None,24,73)的二进制分类。我使用了两个密集层dense_1dense_2。在dense_2我收到了一个我无法解决的错误。

这是我的模型摘要。

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 8, 90)             6660      
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 8, 1)              91        
=================================================================
Total params: 6,751
Trainable params: 6,751
Non-trainable params: 0
  

ValueError:检查目标时出错:期望dense_2有3   尺寸,但有阵列形状(22,1)

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

由于你有一个binary_classification任务,你的最后一层应该看起来像这样

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

现在你的模型已经放出了不符合形状的3D数组 你的目标(2D)