Keras, создающий сеть для 9-мерного вектора функций

Question

У меня есть следующий простой набор данных. Он состоит из 9 функций и является проблемой двоичной классификации. Пример векторов признаков показан ниже. Каждая строка имеет соответствующую метку 0,1.

30,82,1,2.73,172,117,2,2,655.94 
30,174,1,5.8,256,189,3,2,587.28 
98.99,84,2,0.84,577,367,3,2,1237.34 
30,28,1,0.93,38,35,2,1,112.35 
... 

Я знаю CNNs широко используется для классификации изображений, но я стараюсь, чтобы применить его к набору данных, я под руку. Я пытаюсь применить 5 фильтров каждый размером 2. Я застрял в том, чтобы создать сеть, которая будет построена правильно, учитывая форму этих данных. Вот моя функция, которая строит сеть.

def make_network(num_features,nb_classes): 
    model = Sequential() 
    model.add(Convolution1D(5,2,border_mode='same',input_shape=(1,num_features))) 
    model.add(Activation('relu')) 
    model.add(Convolution1D(5,2,border_mode='same')) 
    model.add(Activation('relu')) 
    model.add(Flatten()) 
    model.add(Dense(2)) 
    model.add(Activation('softmax')) 

Я также, наконец, вызову функцию тестирования, чтобы проверить точность модели, которую я создал. Следующая функция пытается достичь этой

def train_model(model, X_train, Y_train, X_test, Y_test): 

    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.3, nesterov=True) 
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) 
    model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=100, batch_size=10, 
       validation_split=0.1, verbose=1) 

    print('Testing...') 
    res = model.evaluate(X_test, Y_test, 
         batch_size=batch_size, verbose=1, show_accuracy=True) 
    print('Test accuracy: {0}'.format(res[1])) 

Когда я сделать модель и передать его функции обучения я получаю следующую ошибку

Using Theano backend. 
Traceback (most recent call last): 
    File "./cnn.py", line 69, in <module> 
    train_model(model,x_train,y_train,x_test,y_test) 
    File "./cnn.py", line 19, in train_model 
    validation_split=0.1, verbose=1) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.py", line 413, in fit 
    sample_weight=sample_weight) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1011, in fit 
    batch_size=batch_size) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 938, in _standardize_user_data 
    exception_prefix='model input') 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 96, in standardize_input_data 
    str(array.shape)) 
Exception: Error when checking model input: expected convolution1d_input_1 to have 3:(None, 1, 9) dimensions, but got array with shape (4604, 9) 

Я новичок в Keras. Я пытаюсь адаптировать код от here. Любая помощь или указатели будут высоко оценены. Заранее спасибо.

Answer 1

Ваш код model.add(Convolution1D(5,2,border_mode='same',input_shape=(1,num_features))) определяет, что вход должен быть в форме (batch_size, 1, num_features). Однако X_train, а также X_test может быть в форме (batch_size, 9), что является непоследовательным.

def train_model(model, X_train, Y_train, X_test, Y_test): 
    X_train = X_train.reshape(-1, 1, 9) 
    X_test = X_test.reshape(-1, 1, 9) 

    ....