类为数字时的 1-hot 编码

问题描述

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

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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