在 R 中使用 mxnet 进行回归时遇到困难

Question

我正在学习本教程 http://mxnet.io/tutorials/r/fiveMinutesNeuralNetwork.html#regression 一切都相应地工作但是当我改变时：

fc1 <- mx.symbol.FullyConnected(data, num_hidden=1)

至

fc1 <- mx.symbol.FullyConnected(data, num_hidden=2)

在一堆错误日志中，我认为这可能是最有趣的：

    Error in exec$update.arg.arrays(arg.arrays, match.name, skip.null) : 
    [20:22:59] src/ndarray/ndarray.cc:239: Check failed: from.shape() == to->shape() 
 shape mismatchfrom.shape = (20,) to.shape=(20,2)

如何诊断此问题？

这是 sessionInfo() 的输出：

R version 3.3.3 RC (2017-02-27 r72279)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 14.04.5 LTS

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8    LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] mlbench_2.1-1 mxnet_0.9.5  

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] igraph_1.0.1       Rcpp_0.12.10       rstudioapi_0.6     magrittr_1.5       munsell_0.4.3      colorspace_1.3-2  
 [7] viridisLite_0.2.0  R6_2.2.0           brew_1.0-6         stringr_1.2.0      plyr_1.8.4         dplyr_0.5.0       
[13] visNetwork_1.0.3   Rook_1.1-1         tools_3.3.3        grid_3.3.3         gtable_0.2.0       DBI_0.6           
[19] influenceR_0.1.0   DiagrammeR_0.9.0   htmltools_0.3.5    lazyeval_0.2.0     digest_0.6.12      assertthat_0.1    
[25] tibble_1.2         gridExtra_2.2.1    RColorBrewer_1.1-2 ggplot2_2.2.1      codetools_0.2-8    htmlwidgets_0.8   
[31] viridis_0.4.0      rgexf_0.15.3       stringi_1.1.3      scales_0.4.1       XML_3.98-1.6       jsonlite_1.3

Answer 1

问题是在 fc1 <- mx.symbol.FullyConnected(data, num_hidden=1) 行下方，教程对输出 lro <- mx.symbol.LinearRegressionOutput(fc1) 使用线性回归。

LinearRegressionOutput 用于计算输入符号和提供给它的标签之间的 l2 损失。它假定每个示例有 1 个标签，传递 2 个标签会破坏它。就我而言，它与您的消息有点不同，可能是因为版本不同：

Error in symbol$infer.shape(list(...)) : 
  Error in operator linearregressionoutput5: Shape inconsistent, Provided=(20,), inferred shape=(20,2)

这个问题的解决取决于您想要实现的目标。如果您正在解决分类任务并希望获得两者的概率类，那么您需要使用 Softmax：

fc1 <- mx.symbol.FullyConnected(data, num_hidden=2)
lro <- mx.symbol.SoftmaxOutput(fc1)

在 R 中使用 mxnet 进行回归时遇到困难

Facing difficulties in regression with mxnet in R

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