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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
• 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
• 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
• 腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
• 腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
• 腾讯云网络安全：https://cloud.tencent.com/product/ddos
• 腾讯云云原生应用：https://cloud.tencent.com/product/tke
• 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/um
• 腾讯云网络通信：https://cloud.tencent.com/product/tcc