将形状为(11203，25)的目标数组传递给形状为(None，3)的输出，同时使用as loss `categorical_crossentropy`

将形状为(11203, 25)的目标数组传递给形状为(None, 3)的输出，同时使用as loss categorical_crossentropy是指在深度学习中，使用交叉熵损失函数(categorical_crossentropy)来衡量模型输出与真实标签之间的差异。本问题中，目标数组的形状为(11203, 25)，表示有11203个样本，每个样本有25个类别的预测结果。而输出的形状为(None, 3)，其中None表示样本数量未知，每个样本有3个类别的预测结果。

在使用categorical_crossentropy作为损失函数时，我们通常需要对目标数组进行编码，将其转换为One-Hot编码形式，以便与模型输出进行比较。One-Hot编码是一种表示多分类问题的常用方法，它将每个类别表示为一个二进制向量，只有对应类别的索引位置为1，其他位置为0。

为了完成这个任务，可以使用相关的库和函数来进行实现。以下是一个示例代码，展示了如何将目标数组转换为One-Hot编码并使用categorical_crossentropy作为损失函数：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设目标数组为target_array，形状为(11203, 25)
target_array = np.random.randint(0, 25, (11203,))

# 将目标数组转换为One-Hot编码形式
target_one_hot = np.eye(25)[target_array]

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_shape=(25,), activation='softmax'))

# 编译模型，设置损失函数为categorical_crossentropy
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(target_one_hot, np.zeros((11203, 3)), epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们使用Keras库创建了一个简单的全连接神经网络模型，输入层有25个神经元（对应目标数组的维度），输出层有3个神经元（对应输出的形状）。模型的损失函数被设置为categorical_crossentropy，优化器使用了Adam算法。

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补充说明：本模型训练的示例代码只是为了解释问题中的具体内容，并非完整的模型训练过程。实际应用中，还需要根据具体的需求和数据特点进行模型设计、数据预处理、模型训练等步骤，并进行合适的超参数调整和模型评估等工作。