Question

我具有具有这些尺寸的数据训练数据（2498,720），验证数据（1072,720）和测试数据（1530、720）。

我的问题是用两个类打招呼进行分类。我有一个具有这些维度的数据训练数据（2498,720），验证数据（1072,720）和测试数据（1530，720）。

我的问题是有两个类别的分类，一个类别的标签为1，其他类别的标签为零。我认为输入形状为（720,1），但出现输入形状尺寸错误。

是否需要对标签使用onehot？（720,1）的形状有什么问题，我应该如何解决？

谢谢

这是我的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten
from keras import layers
from keras.optimizers import RMSprop
model = Sequential()
#model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len))
model.add(layers.Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(720,1)))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Conv1D(128, 64, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(Flatten())
model.add(layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(2, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(optimizer=RMSprop(lr=1e-4),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['acc'])
history = model.fit(x_train, y_train,
                    validation_data = (x_val, y_val),
                    epochs=30,
                    batch_size=12,
                    )

卷积的输入形状

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