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CNNを用いて画像の分類 ValueError

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kwkwkwk

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前提・実現したいこと

CNNを用いて画像の分類をしています。
前処理した画像の情報は以下の通りです。
X_train.shape: (900, 32, 32, 3)
X_test.shape:  (50, 32, 32, 3)
y_train.shape:  (900, 1)
y_test.shape:  (50, 1)
そのあと、Kerasが処理できる数値型に X_train と X_test を変換し、その後正規化を実行。
正解ラベル(y_trainとy_test)をOne-Hot表現
Y_train.shape:  (900, 10)
Y_test.shape:  (50, 10)
この後、画像の分類予測を行うようなmodelを構築するコードを完成→損失関数をimport→modelをコンパイル
まで実行したのですが、学習結果をhistに返すところでエラーが発生してしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-1fa3cc2074ec> in <module>()
      5                  validation_data=(X_test, Y_test),
      6                  verbose=1,
----> 7                  batch_size=batch_size)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
    726         max_queue_size=max_queue_size,
    727         workers=workers,
--> 728         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    729 
    730   def evaluate(self,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in fit(self, model, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, **kwargs)
    222           validation_data=validation_data,
    223           validation_steps=validation_steps,
--> 224           distribution_strategy=strategy)
    225 
    226       total_samples = _get_total_number_of_samples(training_data_adapter)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_training_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, steps_per_epoch, validation_split, validation_data, validation_steps, shuffle, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    545         max_queue_size=max_queue_size,
    546         workers=workers,
--> 547         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    548     val_adapter = None
    549     if validation_data:

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, shuffle, steps, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    592         batch_size=batch_size,
    593         check_steps=False,
--> 594         steps=steps)
    595   adapter = adapter_cls(
    596       x,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, batch_size, check_steps, steps_name, steps, validation_split, shuffle, extract_tensors_from_dataset)
   2536           # Additional checks to avoid users mistakenly using improper loss fns.
   2537           training_utils.check_loss_and_target_compatibility(
-> 2538               y, self._feed_loss_fns, feed_output_shapes)
   2539 
   2540       # If sample weight mode has not been set and weights are None for all the

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_utils.py in check_loss_and_target_compatibility(targets, loss_fns, output_shapes)
    741           raise ValueError('A target array with shape ' + str(y.shape) +
    742                            ' was passed for an output of shape ' + str(shape) +
--> 743                            ' while using as loss `' + loss_name + '`. '
    744                            'This loss expects targets to have the same shape '
    745                            'as the output.')

ValueError: A target array with shape (900, 10) was passed for an output of shape (None, 14, 14, 10) while using as loss `categorical_crossentropy`. This loss expects targets to have the same shape as the output.

該当のソースコード

# Kerasが処理できる数値型にX_trainとX_testを変換
X_train = X_train.astype('f')
X_test = X_test.astype('f')
# 正規化
X_train /= 255.0
X_test /= 255.0
# 正解ラベル(y_trainとy_test)をOne-Hot表現
from keras.utils import np_utils
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10).astype('i')
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10).astype('i')
print("Y_train.shape: ",Y_train.shape)
print("Y_test.shape: ",Y_test.shape)

model = Sequential()
## 2次元畳み込み層1 
model.add(Conv2D(kernel_size=(3, 3),filters=32,activation='relu',input_shape=input_shape))
## 2次元畳み込み層2 
model.add(Conv2D( kernel_size=(3, 3),filters=64,activation='relu',))
## maxプーリング層 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
## 全結合層1 
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
## 全結合層2 
model.add(Dropout(0.50))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.summary()
# コンパイル
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=SGD(0.01),
              metrics=['accuracy'])
#学習を行う
hist = model.fit(X_train,
                 Y_train,
                 epochs=1,
                 validation_data=(X_test, Y_test),
                 verbose=1,
                 batch_size=batch_size)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

JupyterNotebook

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エラー文を和訳したところ、

ValueError:形状(900、10)のターゲット配列が形状の出力(None、14、14、10)に渡されましたが、損失として categorical_crossentropyが使用されていました。 この損失は、ターゲットが出力と同じ形になることを期待しています。

とあります。
ネットワークを見たところ、入力が多次元のままDenseに入っているので、それが原因で期待しているターゲットのshapeと、実際のshapeの相違が発生してしまっているのでは。なので、Denseの前に入力を一次元にするFlattenを配置してはどうでしょうか。
プログラムとしては、

## maxプーリング層 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten()) #追加(必要に応じてDropoutも)

## 全結合層1 
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))


このようになります。FlattenDenseなどと同じようにkeras.layerにあります(keras.layersだったかな?)。

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  • 2020/04/25 11:33

    教えていただいたとおりに実行したところ該当のエラーが解決されました!
    ずっとここでつまづいていたので助かりました。ありがとうございます。

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