«Неверные данные классификации: ожидаемое значение метки» - PullRequest
Новая
       8

«Неверные данные классификации: ожидаемое значение метки»

0 голосов
/ 10 декабря 2018

Я пытаюсь обучить модель, используя глубокое обучение в Java, когда я начинаю тренировать данные поезда, это выдает ошибку 

Invalid classification data: expect label value (at label index column = 0) to be in range 0 to 1 inclusive (0 to numClasses-1, with numClasses=2); got label value of 2

Я не понял ошибку, так как я новичок вглубокое обучение 4j.Я использую набор данных, который просматривает отношения между двумя людьми (если есть связь между двумя людьми, тогда метка класса будет 1, иначе 0).

Код Java 

public class SNA {
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(SNA.class);

public static void main(String[] args) throws Exception {
    int seed = 123;
    double learningRate = 0.01;
    int batchSize = 50;
    int nEpochs = 30;
    int numInputs = 2;
    int numOutputs = 2;
    int numHiddenNodes = 20;

    //load the training data
    RecordReader rr = new CSVRecordReader(0,",");
    rr.initialize(new FileSplit(new File("C:\\Users\\GTS\\Desktop\\SNA project\\experiments\\First experiment\\train\\slashdotTrain.csv")));
    DataSetIterator trainIter = new RecordReaderDataSetIterator(rr, batchSize,0, 2);

    // load test data
    RecordReader rrTest = new CSVRecordReader();
    rr.initialize(new FileSplit(new File("C:\\Users\\GTS\\Desktop\\SNA project\\experiments\\First experiment\\test\\slashdotTest.csv")));
    DataSetIterator testIter = new RecordReaderDataSetIterator(rrTest, batchSize,0, 2);

    log.info("**** Building Model ****");
    MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(seed)
            .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .iterations(1)
            .learningRate(learningRate)
            .updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
            .list()
            .layer(0, new DenseLayer.Builder()
                    .nIn(numInputs)
                    .nOut(numHiddenNodes)
                    .activation("relu")
                    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                    .build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                    .activation("softmax")
                    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                    .nIn(numHiddenNodes)
                    .nOut(numOutputs)
                    .build())
            .pretrain(false).backprop(true)
            .build();

    MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
    model.init();

    // Listener to show how the network is training in the log
    model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

    log.info(" **** Train Model **** ");
    for (int i = 0; i < nEpochs; i++) {
        model.fit(trainIter);
    }

    System.out.println("**** Evaluate Model ****");
    Evaluation evaluation = new Evaluation(numOutputs);
    while (testIter.hasNext()) {
        DataSet t = testIter.next();
        INDArray feature = t.getFeatureMatrix();
        INDArray labels = t.getLabels();
        INDArray predicted = model.output(feature, false);
        evaluation.eval(labels, predicted);
    }

    System.out.println(evaluation.stats());
}

}

Любая помощь, пожалуйста?Большое спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 11 декабря 2018

проблема решена: измените третий параметр RecordReaderDataSetIterator в
DataSetIterator testIter = new RecordReaderDataSetIterator(rrTest, batchSize,0, 2); с 0 на 2;потому что набор данных состоит из трех столбцов, а индекс метки класса равен 2, потому что это третий столбец.

решение: 

DataSetIterator trainIter = new RecordReaderDataSetIterator(rr, batchSize,2, 2);

ссылки: введите описание ссылки здесь

...