Keras LSTM在多类别分类中仅预测1个类别 - 如何修复？

Question

我的文本数据集具有相同数量的标签 - 0,1,2,3,4.我使用我的数据集在他们的网站上运行了Keras binary classification示例LSTM(imdb示例),并将编译行更改为

"model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', class_mode="categorical")"

但该模型仅预测一个类别,即20%准确性.

你可以帮我修理一下/根据需要更改设置吗？

Answer 1

你需要修改with

model.add(Dense(nb_classes))

其中nb_classes对应于分类类的数量.