前提・実現したいこと
kerasを使って、回帰モデルの作成をしています。
この時、入力に対して正解ラベルを3や10などの1次元スカラー値ではなく、
[[1,1],[2,2],[3,3]]のような多次元のマトリクスにしたいと考えています。
発生している問題・エラーメッセージ
全結合モデルだと、出力が1次元になるため、正解ラベルの次元と異なってしまいます。
該当のソースコード
python3
1Y_data=np.array([[1,1],[2,2],[3,3]]) 2np.reshape(Y_data,(6)) 3 4def build_model(): 5 model = keras.Sequential([ 6 keras.layers.Dense(64, activation=relu,input_shape=(train_data.shape[1],)), 7 keras.layers.Dense(64, activation=relu), 8 keras.layers.Dense(6) 9 ]) 10 11 model.compile(loss='mse', 12 optimizer=optimizer, 13 metrics=['mae']) 14 return model 15
試したこと
kerasのsequentialモデルを使うと、Denseのunits引数は当然整数でないといけないため、
正解ラベルを1次元にreshapeしています。
多次元として出力するようなモデルはありますでしょうか?
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
ここにより詳細な情報を記載してください。
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
退会済みユーザー
2019/08/10 23:21