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Y_train,Y_valid,Y_testをそのまま使って、出力層を1次元の10分類にする方法はありますか。

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CNNを使ってモデルを構築する際、
from tensorflow.keras.datasets import mnist
とし、Y_train,Y_valid,をY_testを28x28のままを読み込んだのですが、
出力層は1次元の10分類なので、
Y_train = Y_train.reshape(len(Y_train),10)
Y_valid = Y_valid.reshape(len(Y_valid), 10)
Y_test = Y_test.reshape(len(Y_test), 10)
とすると、
cannot reshape array of size 2100 into shape (2100,10)
と表示されました。
機械学習ができるかたちをたもったまま、Y_train,Y_valid,Y_testをそのまま使って、出力層を1次元の10分類にする方法はありますか。

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  • jbpb0

    2021/09/26 13:30

    「mnist」を使う場合、一般的には
    from tensorflow.keras.datasets import mnist
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    のようにします
    その後で
    print(y_train.shape)
    print(y_test.shape)
    を実行したら、「y_train.shape」は「(60000,)」に、「y_test.shape」は「(10000,)」になってることが分かります

    > Y_train,Y_valid,をY_testを28x28のままを読み込んだ

    は上記と全然異なるので、どういう状態なのかが良く分りません

    > from tensorflow.keras.datasets import mnist
    とし

    の後の、「mnist」から「Y_train」「Y_valid」「Y_test」を作成してるコードを、質問を編集して追加してください

    キャンセル

  • meg_

    2021/09/26 13:51

    コード全体とエラーメッセージも全部掲載いただく回答しやすくなるかと思います。

    キャンセル

回答 1

0

恐らく認識がズレています。

Xの値は画像そのものが入ります。[32x32の画像,32x32の画像,...]という具合です。
Yの値はラベル情報が入ります。[0,1,2,3...]という具合です。

cannot reshape array of size 2100 into shape (2100,10)
上記の通りYは[0,1,2...]というようなものが2100個並んでいるので2100x10にはできません。
これをしたいのであればone hot vectorを使う必要があります。

機械学習ができるかたちをたもったまま、Y_train,Y_valid,Y_testをそのまま使って、出力層を1次元の10分類にする方法はありますか。

もしこれを愚直にやるのであれば「正解ラベル(Y)→NN→正解ラベル(Y)」という深層学習を使う価値のない(入り口と出口で素通りするだけの)ネットワークが出来上がります。

ちゃんとやるべきは、「正解画像(X)→NN→正解ラベル(Y)」です。

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