モデルのターゲットを確認するときにエラーが発生しました：dense_2がshape（None、29430）を持っていて、形状（1108,1）の配列を持っています

Question

私はKerasに少し新しく、 。私の訓練データは、len(x_train) = 1108とlen(x_train)[0] = 29430のような形になっていますが、私は形状を間違って作っているようです。私はモデルの概要を走った

（。タイトルに正確なエラーメッセージは***星で標識された場所である）、その形状は次のようにする必要があります：

レイヤ（タイプ） 出力形状

---

INPUT_1（InputLayer）
（なし、29430）
に接続 のParam＃
[何]

---

dense_1（密）
（なし、64）
INPUT_1 [0] [0]

---

dense_2（密）
（なし、 29430）
dense_1 [0] [0]

---

inputs = Input(shape=(29430,)) 
h = Dense(64, activation='sigmoid')(inputs) 
outputs = Dense(29430)(h) 

model = Model(input=inputs, output=outputs) 

model.summary() 

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 
model.fit(x_train, y_train, # *** 
    batch_size=batch, 
    #epochs=epochs, 
    validation_data=(x_test, y_test), 
    callbacks=[TestCallback((x_test, y_test))]) 

h.trainable = False 

outputs = Dense(1)(h) 
outputs = Activation('sigmoid') 

model2 = Model(input=inputs, output=outputs) 

model2.fit(x_train, y_train, 
batch_size=batch, 
epochs=epochs, 
validation_data=(x_test, y_test)) 

Answer 1

問題は、あなたがモデルを訓練するために提供ラベルにあるように見えます。それらは形状(None, 1)ですが、モデルの出力は(None, 29430)なので、ラベルには同じ出力が必要です。