Keras output 层与二维矩阵

Question

我目前正在尝试使用显示概率矩阵的分类数据，我最初尝试将机智数据格式训练为

    X, Y = sc_x.fit_transform(dataset[:, :5]), dataset[:, 5:6]

这不是二维矩阵，但我将损失设置为：

    model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

所以我了解它是如何将标量值转换为一维数组列表的形式。 因为我目前有以下结果：

Testing [3000.  160.    5.    0.    2.] ===>
Prediction:[[0.     0.0864 0.3018 0.4943 0.1175]]
Class Prediction:4

使用 5 个输入值，它将尝试分类为 5 个类别。 但是，我想要的更多的是 2D 矩阵：

Testing [3000.  160.    5.    0.    2.] ===>
Prediction:[ [0.     0.0864 0.3018 0.4943 0.1175], 
             [0.     0.0563 0.3785 0.5647 0.0005], 
             [0.     0. 0.37 0.63 0.], 
             [0.     0. 0.43 0.57 0.]
            ]
Class Prediction:[4, 4, 4, 4]

但是，如果我将 Y 增加到更多值，则会产生错误。

    X, Y = sc_x.fit_transform(dataset[:, :5]), dataset[:, 5:]

回来

ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have shape (1,) but got array with shape (4,)

TL;博士; - 我想找到一种从 Keras 神经网络生成二维矩阵 output 的方法。 - 层没有任何卷积数据左右。