【发布时间】：2020-05-11 22:29:13
【问题描述】：
我正在 Keras 中创建一个深度学习多分类模型，并且我已将我的 outputlabel 训练集 y_train 从 1 到 14 的数值转换为类似于 [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] => representing the number 2 的输出向量。这是我在python（keras）中使用的代码：
from keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train)
但是，因为它将这些输出标签转换为长度为 15 而不是 14 的向量，因为它也添加了零作为潜在输出。我原来的 numpy 数组 y_train 看起来像这样：[1,8,9,7,2,2,8...] 并且它应该被转换为长度为 14 而不是 15 的向量，以避免在训练模型时产生额外的损失。有没有一种简单的方法可以避免使用零作为潜在的输出类？
（num_classes = 14作为to_categorical的参数给出错误信息）
【问题讨论】：
标签： python vector keras deep-learning categorical-data