Я хотел бы сделать модель с несколькими входами для задачи классификации. Тем не менее, у меня есть два ввода: один с 50 000 строк и один с 10 000 строк.
Этикетки одинаковые, но, очевидно, разных размеров. Вот что я сделал:
left_branch = Input((8, ))
left_branch_dense = Dense(5, activation = 'tanh')(left_branch)
right_branch = Input((44350, ))
right_branch_reduc = Dense(100, activation = 'tanh')(right_branch)
right_branch_dense = Dense(5, activation = 'tanh')(right_branch_reduc)
merged = Concatenate()([left_branch_dense, right_branch_dense])
output_layer = Dense(2, activation = 'sigmoid')(merged)
model = Model(inputs=[left_branch, right_branch], outputs=output_layer)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit([batch_1, batch_2], [labels_bgp_1,labels_bgp_2])
Однако у меня есть следующая ошибка:
Ошибка при проверке целевого объекта модели: список массивов Numpy, передаваемых вашей модели, не соответствует размеру, ожидаемому моделью. Ожидается увидеть 1 массив (ов), но вместо этого получит следующий список из 2 массивов
Похоже, что модель ожидает только один массив меток. Что я должен делать??
Большое спасибо !!