keras 将输出层的值限制为值向量答案

【问题标题】：keras limit the values of the output layer to a vector of valueskeras 将输出层的值限制为值向量
【发布时间】：2021-05-12 09:41:44
【问题描述】：

我将数组X 输入为：

[[12,13,14],
..........
[32,15,19],
[23,16,17]
]

我的输出y 为：

[[5]
..........
[7],
[9]
]

我确信 y 在所有情况下都只取值 5,7,9

谁能告诉我哪种型号最适合我使用。目前我用过：

  model = Sequential()
  model.add(Dense(len(sequence)*10, input_shape=(len(sequence),), activation='relu')) 
  model.add(Dense(1, activation='relu')) 
  model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

然后当我适应时：

yhat1 = md1.predict(xCheck)

我得到的输出是 3、5、11，这不适合我。

【问题讨论】：

如果你有固定的输出，创建一个有 3 个输出的分类器，代表一个热值 5,7,9
我不喜欢我的坏模特。怎么变？
使用 model.add(Dense(3, activation='softmax')) 代替 model.add(Dense(1, activation='relu')) 并更改 one hot format 中的标签
没有输出是 7 或 5 或 9 ==== 1 个数字！不是数组。但有 9 个或 5 个或 7 个
对不起，我听不懂你在说什么。您必须从 3 个中选择最高的输出，更多地查看“使用神经网络进行分类”。如果数组中的第一个值最高，则输出为5，如果第二个值最高，则输出为7，如果最后一个最高，则输出为9

标签： tensorflow keras keras-layer

【解决方案1】：

是的，我明白了。如果您按照我告诉您的方式更改最后一层和标签，您将获得所需的输出。否则，按照您的方法，唯一的方法就是训练更多。我建议你多看看这个理论。

【讨论】：