Question

我试图使用双向LSTM将文本数据（句子）分类为某些类。我以其中的3个为例。我遵循了multilabel-classification-post，即“使用Sigmoid激活输出层”，“使用binary_crossentropy进行损耗函数”。我使用了一个嵌入层（大小为300的单词向量）。我的句子被填充和截断，因此每个句子有100个标记。这是我的模型的代码：

model = Sequential()

embedding_layer = Embedding(6695,
                        300,
                        weights=[embedding_matrix],

                    input_length=100,
                        trainable=True)

model.add(embedding_layer)
model.add(Bidirectional(LSTM(32, 
          return_sequences=False)))
model.add(Dense(3, 
          activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
          optimizer='rmsprop',
          metrics=['acc'])

print("model fitting - Bidirectional LSTM")
model.summary()

x= model.fit(X_train, y_train,
            batch_size=256,
            epochs=6,
            validation_data=(X_val, y_val),
            shuffle = True,
            verbose = 1
      )

这是模型摘要，这是预期的结果： enter image description here

但是，我收到此错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/master/Documents/Deep Learning/Learning Keras/reveiw_classification.py", line 159, in <module>
    verbose = 1
  File "/Users/master/.pyenv/versions/ENV4/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 955, in fit
    batch_size=batch_size)
  File "/Users/master/.pyenv/versions/ENV4/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 792, in _standardize_user_data
    exception_prefix='target')
  File "/Users/master/.pyenv/versions/ENV4/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 136, in standardize_input_data
    str(data_shape))
ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (3,) but got array with shape (100,)

我不需要LSTM返回一系列隐藏状态输出，我只需要最后一个输出。我以为我在LSTM中使用了return_sequences = False，因此输出应具有维度1，然后具有32个单位的双向LSTM将具有输出维度（None，64），如模型摘要中所示。但是为什么它说期望density_1具有形状（3，）但却得到形状（100，）的数组呢？有人可以帮我吗？

Answer 1

例如，目标y_train实际上是句子，而不是标签[1, 0, 1]的向量。错误不是关于模型，而是您传递的数据。

您的y_train应该是形状为(num_samples, 3)的2D数组，因此对于每个样本（句子），您都有3个标签的向量 target 。
X_train在这种情况下将类似于(num_samples, 100)，它是长度为100的句子作为您的输入。

在多标签分类上使用带有嵌入层的双向LSTM时的尺寸错误

1 个答案: