シーケンスの未知のタグがLSTMでタグ付けされています

Question

a、b、cタグでデータセットをタグ付けし、入力シーケンスにa、b、c、その他のカテゴリをタグ付けする必要があります。それは、既知の配列を分類してタグ付けするか、以前はそれを見たことがないと言います。

私は自分のネットワークをカスタマイズしてタグを独立させるべきだと思います。したがって、タグスコアの合計は1であってはならず、各タグスコアは他と独立しています。

など。

sequence a : .95, 0.1, 0,01 
sequence b : .02, 0.87, 0.9 
unknown : .2, .15, .12 

だから私は自分のニューラルネットワークに変更する必要がありますどのような設定：必要なのはDense(4,...)代わりのDense (3,...)ある

model.add(LSTM(128, input_dim=128, input_length=10, unroll=True, implementation=0)) 
model.add(Dense(3, activation='sigmoid')) 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[accuracy']) 

Answer 1

。

4つの出力には全く依存しません。活性化がsoftmaxの場合は1を合計します。