kerasの **ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 5000, 16, 1) vs (None, 1))**

Question

kerasで学習モデルを作成したい

kerasで(5000×16)の脳波データを読み込み、そのデータが左集中した時の脳波か、右集中した時の脳波か２種類の分類する学習モデルの作成をしています。
そこで以下のようなエラーが出てしまいました。自分なりに色々と考え、調べてみたのですが、解決しないため質問させていただきます。

ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 5000, 16, 1) vs (None, 1))

該当のソースコードは以下の通りです。

x_train = data[0:30]
y_train = np.array([0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1])
↑右集中か左集中か0と1で判別する正解ラベル

x_train = np.array(x_train)

x_train.resize(30,5000,16,1)
↑（5000*16）のデータが30個あり、左集中、右集中がそれぞれ15個

print(x_train.shape, y_train.shape)
出力結果(30, 5000, 16, 1) (30,)

from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential()

model.add(Dense(3, activation='sigmoid',input_shape=(5000, 16, 1)))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

model.summary()

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=20,epochs=10)

初歩的な質問ですが、困っています。
どうかよろしくお願いいたします。

Answer 1

下記のようにすれば、そのエラーは出なくなります
ただし、質問者さんがやりたい目的と合致してるのかは、分かりません

from keras.layers import Dense, Activation

↓ 変更

from keras.layers import Dense, Activation, Flatten

.

model.add(Dense(2, activation='softmax'))

↓ 修正

model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

参考
Kerasを使って2クラス分類のCNN

Comments

[fujito]

jbpb0さん、ご回答ありがとうございます。
仰る通りに実装したところ、エラーをなくすことができました！
ただ、思ったような結果を得ることができなかったので、試行錯誤してみます。
また質問をすることもあるかもしれませんのでその時はぜひよろしくお願いします！