Подобный вопрос был задан ранее без достаточного ответа: Keras: LSTM с весами классов
Я пытаюсь реализовать веса классов в LSTM tf.keras.Чтобы использовать class_weights, цель модели должна быть двухмерной.
Поскольку обычно форма вывода LSTM с конечным плотным слоем имеет вид x, y, 1 (x последовательностей длины y, каждая из которых содержит массив из 1 переменной), его можно легко преобразовать в x, y, (x последовательностей массивов выходных переменных длины y) с измененным слоем.Однако точность и другие метрики требуют, чтобы выходные данные модели имели форму x, y, 1, а не x, y, даже если мои входные данные Y для модели также имеют форму x, y.
Если у вас возникли проблемы с визуализацией различий:
x, y, z = [ [ [true], [true], [false], [true] ], [ [true], [false], [true], [true] ] ]
x, y = [ [ true, true, false, true ], [ true, false, true, true ] ]
Есть ли способ обойти это?