如何在 keras 中标记 cnn 并使用 mse 指标
How label a cnn in keras and use mse metrics
我必须使用损失函数 mse 来训练 cnn。
我将标签归一化到 0-1 之间，但是当我训练时我得到
expected dense_2 to have shape (1,) but got array with shape (7,)
最后一层是
x = Dense(1, activation='linear')(x)
当我编译和训练时：
model.compile(loss=keras.losses.mean_squared_error, optimizer=Adam(lr=0.001),metrics=['mse'])
model_details=model.fit(X_train, Y_train)
我将 Y_train 矩阵的大小调整为一维向量：向量的每个分量都是相应图像的标签。
我必须使用损失函数 mse 来训练 cnn。 我将标签归一化到 0-1 之间，但是当我训练时我得到
expected dense_2 to have shape (1,) but got array with shape (7,)
最后一层是
x = Dense(1, activation='linear')(x)
当我编译和训练时：
model.compile(loss=keras.losses.mean_squared_error, optimizer=Adam(lr=0.001),metrics=['mse'])
model_details=model.fit(X_train, Y_train)
我将 Y_train 矩阵的大小调整为一维向量：向量的每个分量都是相应图像的标签。