我正在使用 keras MLP 网络对 3-D 词向量进行二元分类input_shape=(None,24,73)。我用了两层致密层dense_1 and dense_2. At dense_2我收到一个我无法解决的错误。
这是我的模型摘要。
Layer (type) Output Shape Param #
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dense_1 (Dense) (None, 8, 90) 6660
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 8, 1) 91
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Total params: 6,751
Trainable params: 6,751
Non-trainable params: 0
ValueError：检查目标时出错：预计dense_2有3
尺寸，但得到形状为 (22, 1) 的数组
由于您有一个二元分类任务，因此您的最后一层应该如下所示
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
现在你的模型输出的 3D 数组与形状不匹配
你的目标（2D）
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