当我尝试解决我的神经网络时,我收到此错误消息:
检查失败:label_value< prob_.shape(softmax_axis_)(1对1)我的标签都是0或1.当我试用这个例子时……
使用时 "SoftmaxWithLoss" 用于预测二进制标签的图层,您的“类概率”向量应为长度为2(而不是1)。 你收到一个错误,说你的“类概率”向量(又名“ prob_ “)的尺寸为1,而它应至少为2(即 的 严格 强> 大于最大标签)。
"SoftmaxWithLoss"
prob_
校验 num_output 生成类概率的图层中的参数。
num_output
或者,对于二进制分类,请考虑使用 "SigmoidCrossEntropyLoss"
"SigmoidCrossEntropyLoss"