получение ошибки «ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидается, что плотность_4 будет иметь форму (3,), но получен массив с формой (2,)» - PullRequest
0 голосов
/ 09 июня 2019

Я делаю текстовую классификацию с использованием CNN (следуя подходу Ким Юна) но я получаю ошибку, которую не могу понять

Я просматривал сообщения с похожими проблемами, но не мог следить за ними

inputs = Input(shape=(sequence_length,))

embedding = embedding_layer(inputs)

reshape = Reshape((sequence_length,embedding_dim,1))(embedding)

conv_0 = Conv2D(num_filters, (filter_sizes[0], 
embedding_dim),activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)) 
(reshape)

conv_1 = 
 Conv2D(num_filters,filter_sizes[1],embedding_dim),activation='relu',
 kernel_regularizer=regulari zers.l2(0.01))(reshape)

conv_2 = Conv2D(num_filters, 
(filter_sizes[2],embedding_dim),activation='relu',kernel_regularizer=
 regularizers.l2(0.01))(reshape)

 maxpool_0 = MaxPooling2D((sequence_length - filter_sizes[0] + 1, 1), 
 strides=(1,1))(conv_0)

 flat_0 = Flatten()(maxpool_0)

 maxpool_1 = MaxPooling2D((sequence_length - filter_sizes[1] + 1, 1), 
 strides=(1,1))(conv_1)

 flat_1 = Flatten()(maxpool_1)

 maxpool_2 = MaxPooling2D((sequence_length - filter_sizes[2] + 1, 1), 
 strides=(1,1))(conv_2)

 flat_2 = Flatten()(maxpool_2)
 merged_tensor = concatenate([flat_0,flat_1, flat_2])
 output = Dense(units=3, 
 activation='softmax',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01(merged_tensor)

ValueError Traceback (последний вызов был последним) в 1 ----> 2 model.fit (x_train, y_train, batch_size, epochs = 100, verbose = 1, callbacks = callback) 3 # начинает тренировку

ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидается, что плотность_4 будет иметь форму (3,), но получен массив с формой (2,)

конечно, в сообщении было больше данных, я их выложу при необходимости

dence_4 - конечный результат

...