python - Keras LSTM 在多类别分类中仅预测 1 个类别 - 如何修复？

Question

我有一个具有相同数量标签的文本数据集 - 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），编译行更改为

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

但该模型只预测了 1 个类别，即20%准确率始终如一。

你能帮我修复它/根据需要更改设置吗？

Answer 1

您需要修改 with

model.add(Dense(nb_classes))

其中 nb_classes 对应于分类类别的数量。