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当用作loss `categorical_crossentropy`时,cn值错误输入形状。此损失要求目标具有与输出相同的形状

当使用categorical_crossentropy作为损失函数时,cn值错误输入形状是指目标值的形状与模型输出的形状不匹配。categorical_crossentropy是一种用于多分类问题的损失函数,它要求目标值具有与模型输出相同的形状。

具体来说,categorical_crossentropy损失函数适用于多分类问题,其中目标值是一个经过独热编码(one-hot encoding)的向量,表示样本的真实类别。模型输出是一个概率分布向量,表示模型对各个类别的预测概率。

cn值错误输入形状时,可能有以下几种情况:

  1. 目标值的形状与模型输出的形状不匹配:目标值的形状应该与模型输出的形状相同,即二者应该具有相同的维度和大小。如果目标值的形状与模型输出的形状不匹配,就会导致cn值错误输入形状的错误。
  2. 目标值没有进行独热编码:categorical_crossentropy要求目标值进行独热编码,即将目标值表示为一个只有一个元素为1,其余元素为0的向量。如果目标值没有进行独热编码,就会导致cn值错误输入形状的错误。

解决这个问题的方法是确保目标值的形状与模型输出的形状相同,并且进行独热编码。可以使用相关的库或函数来实现独热编码,例如sklearn.preprocessing.OneHotEncoder

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