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kerasで実装したCNNの最適化(学習)でエラーが出ていますが、対処法がわかりません。

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Kuro3210

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前提・実現したいこと

Python3.5でkerasと機械学習用データcifar10を用いてCNNを実装している途中です。
学習段階でエラーが出ていますが、その対処法と根本的な原因がわかりません。

発生している問題・エラーメッセージ

Error when checking target: expected dense_37 to have shape (10,) but got array with shape (1,)

該当のソースコード

自分が実装したコードです。

#インポート
import tensorflow as tf
import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#データの取得
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()


#画像(行列)の正規化
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0



#CNNモデルを構築

def CNN_model():
    model = keras.models.Sequential()

    #1st convolutional layer
    model.add(keras.layers.Conv2D(96, 11, strides=(4, 4), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='ones', input_shape=(32,32,3)))
    model.add(keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=1))
    model.add(keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='valid', data_format='channels_last'))

    #2nd convolutional layer
    model.add(keras.layers.Conv2D(256, 2, strides=(4, 4), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='zeros'))
    model.add(keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=1))
    model.add(keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(1, 1), strides=(2, 2), padding='valid', data_format='channels_last'))

    #3rd flatten and whole junction layer
    model.add(keras.layers.Flatten())
    model.add(keras.layers.Dense(4096))
    model.add(keras.layers.Dropout(0.5))
    model.add(keras.layers.Dense(4096))
    model.add(keras.layers.Dropout(0.5))

    #4th Softmax layer
    model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

    #コンパイル
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    return model
#CNNモデルのサマリー
model = CNN_model()
model.summary()


イメージ説明

#学習
early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, verbose=1, mode='auto')
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=15, batch_size=128, shuffle=True, validation_split=0.25, callbacks=[early_stopping])


エラーメッセージ
ValueError: Error when checking target: expected dense_46 to have shape (10,) but got array with shape (1,)

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+1

y_train, y_test を one-hot 表現にしてないから、形状が (1,) の配列を損失関数に渡してエラーになっていると思われます。
学習前に以下のようにしておきましょう。

from keras.utils import np_utils
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

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  • 2019/04/05 19:43

    実装できました。ありがとうございました。
    one-hot表現ですね。勉強します。

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