我在tensorflow中有一个具有6个隐藏层的卷积神经网络,目前我有两个分类类,但在最后的密集层(softmax激活函数)。因为我有两个类,所以我在输出层需要两个神经元,但每当我放入两个神经元时,我就会得到错误: ‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,2) vs (None
我是CNNs的新手,所以我猜我在这里犯了一个基本的错误。我正在尝试对UTKFace数据集进行年龄估计和性别分类。我制作了一个数据帧,看起来像这样: ? ,只有模型的年龄和性别分支: class UtkMultiOutputModel():
x = BatchNormalization(axis=-1)(x
以下是我使用的代码。="relu",input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dense(1,partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data = (x_val, y_val))
每个输入张量的形状如下所示ValueError: in u
我尝试使用Imagenet V2进行多类分类(6个类)的传输学习,但得到了以下错误。有人能帮忙吗?ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 6) vs (None, 1)).我从安德鲁·吴( Andrew )的CNN课程借用了这个代码,我花了一段时间,但最初的代码是用于二进制分类的