ValueError：检查目标时出错：期望dense_2有3个维度，但得到的形状为数组（10000,1）

Question

我使用keras MLP网络进行三维字向量的二进制分类input_shape=(None,24,73) 。 我使用了两个密集层dense_1和dense_2 。 在dense_2我得到了一个我无法解决的错误。

这是我的模型摘要。

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 8, 90)             6660      
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 8, 1)              91        
=================================================================
Total params: 6,751
Trainable params: 6,751
Non-trainable params: 0

ValueError：检查目标时出错：期望dense_2有3个维度，但得到的形状为数组（22,1）

Answer 1

由于你有一个binary_classification任务，你的最后一层应该看起来像这样

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

现在你的模型是放置与你的目标形状不匹配的3D数组（2D）