如何解决类为数字时的 1-hot 编码
我在分类是数字时遇到了一个小问题。我有 4 个班级:0 - 200 - 250 - 300。
我使用它作为优化器:
model.compile(optimizer= tf.keras.optimizers.SGD(),loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),metrics = ['accuracy'])
这是最后一层:
model.add(tf.keras.layers.Dense(301,activation='softmax'))
有没有办法把最后一层转换成:
model.add(tf.keras.layers.Dense(4,activation='softmax'))
不改变类名,如果可能的话使用 1-hot 编码?
提前致谢
编辑:完整模型在这里
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(n_size,n_features)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(301,activation='softmax'))
model.compile(optimizer= tf.keras.optimizers.SGD(),metrics = ['accuracy'])
但这只是一个模型的草稿,我正在尝试在升级模型之前先解决该问题
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