ValueError: Error when checking target: expected (keras Sequence model layer) to have n dimensions, but got array with shape

Question

我已经加载图像来训练我的模型识别这些图像中的一个特征。

Xtrain 是一个形状为 (1380,200,200,3 ) 的 numpy ndarray，包含 1380 张大小为 200 x 200 像素的 RGB 格式图像
Y列车有目标。形状 (1380,2)

当我训练我的模型 (model.fit(Xtrain,Ytrain)) 时，我似乎在每个层上都出现了值错误。就好像输入既是 Xtrain 然后是 Ytrain...

ValueError: Error when checking target: expected batch_normalization_24 to have 4 dimensions, but got array with shape (1380, 2)

图片：

Answer 1

Keras 的批量标准化层输出的形状与其输入相同。由于您只有两个标签，因此顺序模型中的最后一层应该生成两个输出。您可以考虑添加一个 Dense 图层，例如：

model.add(Dense(2), activation='relu')

我还建议使用 print(model.summary()) 检查您的模型架构，并确保输入和输出与您的数据集匹配，反之亦然。

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