[英]Neural network dimension mis-match
我在Keras中為MNIST數字數據集設置了一個神經網絡,如下所示:
input_size = features_train.shape[1]
hidden_size = 200
output_size = 9
lambda_reg = 0.2
learning_rate = 0.01
num_epochs = 50
batch_size = 30
model = Sequential()
model.add(Dense(input_size, hidden_size, W_regularizer=l2(lambda_reg), init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(hidden_size, output_size, W_regularizer=l2(lambda_reg), init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
sgd = SGD(lr=learning_rate, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)
history = History()
model.fit(features_train, labels_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=num_epochs, show_accuracy=True, verbose=2, validation_split=0.2, callbacks=[history])
score = model.evaluate(features_train, labels_train, show_accuracy=True, verbose=1)
predictions = model.predict(features_train)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
features_train的形狀為(1000,784),labels_train的形狀為(1000,1),兩者均為numpy數組。 我想要784個輸入節點,200個隱藏節點和9個輸出來對數字進行分類
我不斷收到輸入尺寸不匹配錯誤:
Input dimension mis-match. (input[0].shape[1] = 9, input[1].shape[1] = 1)
Apply node that caused the error: Elemwise{Sub}[(0, 0)](AdvancedSubtensor1.0, AdvancedSubtensor1.0)
Inputs types: [TensorType(float32, matrix), TensorType(float32, matrix)]
Inputs shapes: [(30L, 9L), (30L, 1L)]
Inputs strides: [(36L, 4L), (4L, 4L)]
Inputs values: ['not shown', 'not shown']
我正在嘗試確定尺寸可能不正確的地方,但沒有看到。 誰能看到這個問題?
很久以來,我一直在訓練2類分類模型,以至於我習慣於處理僅僅是單個值的標簽。 對於這個問題(對多個結果進行分類),我只需要將標簽更改為向量本身即可。
這解決了我的問題:
from keras.utils.np_utils import to_categorical
labels_train = to_categorical(labels_train)
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