Я пытаюсь изменить свою регрессионную модель на классификационную модель, поскольку желаемыми результатами являются {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}.Это должно быть довольно просто, однако я не хочу один выход для каждого входа.Входные данные (2, 40, 40) as (channel, ax1, ax2), а выходные данные должны иметь матрицу (40, 40).Каждое значение этих выходов является дискретными числами.Я не уверен, как настроить выходной слой.
Мне нужен 1600 вывод для построения (40, 40) матрицы, но я хочу сделать классификацию 8 class для каждого из 1600 значений внутри матрицы.Я пытался использовать 1600 unit плотный слой, но он не выдает желаемых значений.А использование 8 unit плотного слоя дает ошибку, так как цели обучения - (40, 40) матрицы.