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異常検知を行っています。オートエンコーダーでそれを行うことができました。今、オートエンコーダーと mlp を組み合わせて結果を比較しています。そのために、次のコードを作成しました。 

encoding_dim=58
input_dim=xtrain.shape[1]# The input layer must have an equal number of neurons as the number of columns which is 116

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#Define the DAE architecture
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inputArray=Input(shape=(input_dim,)) #definir le type d'input : <tf.Tensor 'input_1:0' shape=(?, 29) dtype=float32>
encoded= Dense(units=encoding_dim,activation="tanh")(inputArray) # units ; nember of neurons for the layer , relu =max(0,x)
encoded= Dense(units=29,activation="tanh")(encoded)
encoded= Dense(units=15,activation="tanh")(encoded)
encoded= Dense(units=10,activation="tanh")(encoded)
encoded= Dense(units=3,activation="tanh")(encoded)
encoded= Dense(units=10,activation="tanh")(encoded)
decoded= Dense(units=15,activation="tanh")(encoded)
decoded= Dense(units=29,activation="tanh")(decoded)
decoded= Dense(units=encoding_dim,activation="tanh")(decoded)
decoded= Dense(units=input_dim,activation="softmax",name='decoded')(decoded) #softmax return a vector of probabilty for each class 

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#Define the MLP architecture
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output_mlp = 70
first_input = Input(shape=(input_dim, ))
mlp = Dense(40, )(first_input)
mlp = Dense(80, input_dim=60, activation='relu')(mlp)
dropout_mlp = Dropout(0.1)(mlp)
mlp =Dense(70, input_dim=80, activation='relu')(dropout_mlp)
dropout_mlp =Dropout(0.1)(mlp)
mlp =Dense(30, input_dim=output_mlp, activation='relu',name='mlp')(dropout_mlp)
#dropout_mlp =Dropout(0.1)(mlp)
#mlp =Dense(10, input_dim=30, activation='relu')(dropout_mlp)
#dropout_mlp =Dropout(0.1)(mlp)

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#Define the concatenate layer
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merge_layer = concatenate([mlp, decoded])

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#Define the rest of layers
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third_layer =Dense(input_dim+ output_mlp, input_dim=input_dim+ output_mlp, activation='relu')(merge_layer)
dropout_mlp =Dropout(0.1)(third_layer)
third_layer =Dense(40, input_dim=70, activation='relu')(dropout_mlp)
dropout_mlp =Dropout(0.1)(third_layer)
third_layer =Dense(5, input_dim=40, activation='relu')(dropout_mlp)
third_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(third_layer)


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#Compile and plot the model
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autoecoder = Model(inputs=[first_input, inputArray], outputs=third_layer)
autoecoder.compile(optimizer='adam', 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

plot_model(autoecoder,to_file='demo.png',show_shapes=True)

モデルをトレーニングするために、次のコードがあります。

#hyperparametrs :
batchsize=100
epoch=10
start_time = time.time() 
autoecoder.fit([xtrain,xtrain],xtrain,
              batch_size=batchsize,
              epochs=epoch,
              verbose=1,
              shuffle=True,
              validation_data=([xtest,xtest],xtest),
              callbacks=[TensorBoard(log_dir="../logs/autoencoderHoussem")])

しかし、私はこのエラーがあります:

ValueError: ターゲットのチェック中にエラーが発生しました: Dense_35 の形状が (1,) であると予想されていましたが、形状が (116,) の配列を取得しました

誰でも助けてください

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この行 (モデルの最後のレイヤーを定義します):

third_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(third_layer)

モデルは 1 つの値を出力する必要があると言います。ただし、ここでは：

autoecoder.fit(x = [xtrain,xtrain], y = xtrain,
              ...,
              )

モデルに 116 個の値 (xtrain の次元) の配列を期待値として与えます。サイズの不一致のために損失を計算できないため、これは ValueError を生成しています。

于 2020-05-08T14:10:36.310 に答える