ValueError：檢查目標時出錯：期望dense_2有3個維度，但得到的形狀為數組（10000,1）

Question

我使用keras MLP網絡進行三維字向量的二進制分類input_shape=(None,24,73) 。 我使用了兩個密集層dense_1和dense_2 。 在dense_2我得到了一個我無法解決的錯誤。

這是我的模型摘要。

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：檢查目標時出錯：期望dense_2有3個維度，但得到的形狀為數組（22,1）

Answer 1

由於你有一個binary_classification任務，你的最后一層應該看起來像這樣

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

現在你的模型是放置與你的目標形狀不匹配的3D數組（2D）