Keras 分类模型布局

如何解决Keras 分类模型布局

我想使用 Keras（或任何其他 NN 库，如果有更好的）来对数据进行分类。

输入看起来像这样：

train_x = np.array([ [[1,3,5,7],[4,6,8,10]],[[6,1,9,[[1,[5,'''.
                       .
                       .'''
                  ])

输出如下：

train_y = np.array([1,1'''...'''])

这是我目前的其余代码：

model = Sequential()

model.add(Flatten(input_shape=(2,4))) 
model.add(Dense(20,activation='relu'))
model.add(Dense(1,activation='softmax'))
model.summary()

#compile model using accuracy to measure model performance
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

#train model
early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=3)
model.fit(train_x,train_y,epochs=30,validation_split=0.2,callbacks [early_stopping_monitor])

最初，第一层也是一个 Dense 层，但是这给了我一个错误消息，因为输出是二维的，所以我用一个 Flatten 层替换了它。

控制台输出如下所示：

显然，它不起作用，我怀疑这是因为模型及其层的布局。有人知道如何为这种情况正确构建模型吗？