Исключение классификации изображений - InvalidArgumentError указанных меток - PullRequest
0 голосов
/ 24 февраля 2019

Я занимаюсь исследованием классификации изображений рака кожи.Мой набор данных состоит из изображений из трех классов.Я дал метки для каждого класса как 0,1 и 2. 0 - изображение 1-го класса 1 = изображение 2-го класса 2 = изображение 3-го класса Во время компиляции моей модели я получаю сообщение об ошибке, которое действительно меня беспокоит.Я получаю ошибку -

tenorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Получено значение метки 2, которое находится за пределами допустимого диапазона [0, 1).Значения меток: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 0 2 2 0 1 0 0 2 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 * 0 2 2 2 2 1

Код, которыйЯ использую для компиляции модели -

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer = optimizers.RMSprop(lr=2e-5),metrics=['acc'])

Может кто-нибудь указать мне на ошибку, которую я делаю ??

РЕДАКТИРОВАТЬ 1: мой код модели-

from keras.applications import InceptionResNetV2
conv_base = InceptionResNetV2(weights = 'imagenet',include_top=False,input_shape=(150,150,3))
from keras import layers
from keras import models

model=models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256,activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1,activation='softmax'))

1 Ответ

0 голосов
/ 25 февраля 2019

Вывод вашей модели соответствует случаю только одного класса, а не трех, поэтому вы должны заменить эту строку:

model.add(layers.Dense(3,activation='softmax'))
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...