当使用as loss `binary_crossentropy`时，一个形状为(15000,250)的目标数组被传递为形状(None，1)的输出。我做什么好？

当使用as loss binary_crossentropy时，一个形状为(15000,250)的目标数组被传递为形状(None，1)的输出。这个问题涉及到深度学习中的损失函数和输出层的设置。

首先，binary_crossentropy是一种常用的二分类问题的损失函数，适用于输出为二进制标签的情况。它的计算方式是通过比较预测值和真实值之间的差异来评估模型的性能。

在这个问题中，目标数组的形状为(15000,250)，意味着有15000个样本，每个样本有250个特征。而输出的形状为(None, 1)，其中None表示样本数量未知，1表示输出为一个标签。

针对这个问题，你可以考虑以下几个方面来解决：

检查数据预处理：确保目标数组和输出的形状匹配。可以使用numpy库的reshape函数来调整数组的形状，使其符合要求。
检查模型架构：确认模型的输出层设置正确。对于二分类问题，输出层应该只有一个节点，并使用sigmoid激活函数来输出一个概率值。
检查损失函数的使用：确认损失函数binary_crossentropy正确应用在模型的编译过程中。在编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。
检查训练数据的标签：确保训练数据的标签是二进制的，即只有0和1两个取值。如果标签是其他形式的，可以考虑进行二值化处理。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，optional，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional, 当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...如果使用past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 频谱生成损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（可选，当模型处于训练模式时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）- 总损失，作为对比损失（L_m）和多样性损失（L_d）的总和，如官方论文中所述。（分类）损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态序列进行平均或池化。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回） — 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。

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loss (torch.FloatTensor，形状为*(1,)*，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，您通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供labels时返回） — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(batch_size, )的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 掩码语言建模（MLM）损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，其中 n 是未掩码标签的数量，当提供labels时返回）— 分类损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）—分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。

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loss (可选的, 当提供labels时返回, 形状为(1,)的torch.FloatTensor) — ELECTRA 目标的总损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的tf.Tensor） — ELECTRA 目标的总损失。

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基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类

一个神经元单元表示网络层表示空间的一个维度。16个神经元表示网络层权重系数形状为(input_dimensions, 16);dot点积运算将会把输出张量转换为16维度的表示张量。...因为是二分类问题，网络模型的输出是一个概率，最好使用binary_crossentropy损失函数，也可以使用mean_squared_error均方误差损失函数。...但是交叉熵是处理模型输出为概率时最佳选择。配置使用rmsprop优化算法以及binary_crossentropy损失函数，选择监测的指标。...model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) 这里参数使用字符串传递，因为在keras...使用relu为激活函数的Dense网络层的线性连接能解决很大一部分问题；在二分类问题中，网络模型应该以包含一个神经元，激活函数为sigmoid的Dense层结束；输出是介于0~1的标量，可以理解为概率

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（或如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。

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Keras 学习笔记（四）函数式API

网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）这样的模型同 Keras 的 Sequential 模型一样，都可以被训练 from...如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights或 loss，可以使用列表或字典。在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这个损失将用于所有的输出。...我们可以通过传递输入数组和目标数组的列表来训练模型： model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels], epochs...当多次调用同一个图层时，该图层将拥有多个节点索引 (0, 1, 2...)。...activation='sigmoid')(concatenated) classification_model = Model([digit_a, digit_b], out) 视觉问答模型当被问及关于图片的自然语言问题时

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Transformers 4.37 中文文档（六十六）

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供bool_masked_pos时返回) — 重建损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供 labels 时返回）— 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回） — 总损失，作为负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。

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Transformers 4.37 中文文档（二十）

: Optional = None attentions: Optional = None ) 参数 loss (可选，当提供 labels 时返回，形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— 总损失，作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失的总和。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。

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，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。...3]) print(a + c) 结果为 [[5 5] [4 4]] 如果一个张量的形状是 (a, b, ... n, n+1, ... m) ,另一个张量的形状是 (n, n+1, ... m)...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...在工作流程中，你不能使用在测试数据上计算得到的任何结果，即使是像数据标准化这么简单的事情也不行当样本数量很少，我们应该使用一个非常小的网络，不然会出现严重的过拟合当进行标量回归时，网络的最后一层只设置一个单元...测试时没有单元被舍弃，而该层的输出值需要按 dropout 比率缩小，因为这时比训练时有更多的单元被激活，需要加以平衡在 Keras 中，你可以通过 Dropout 层向网络中引入 dropout，

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loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— 总损失，作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失的总和。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失。...) 参数 loss（可选，在提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）- ELECTRA 风格目标的总损失。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— ELECTRA 风格目标的总损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供next_sentence_label时返回）— 下一个序列预测（分类）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，你通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。

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