如何以向量作爲輸入來構建用於深度學習的模型？

Question

如果我的特徵集包含5個長度爲8的矢量，我如何創建多類分類的深度學習模型？功能集看起來像這樣功能= [[0.34，0.67，0.87，..] [0.67，0.87，0.88 ....] [] [] []，...]

model = Sequential() 
model.add(Dense(8, input_dim=40, activation='relu')) 
model.add(Dense(33, activation='softmax')) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 

Answer 1

只是壓扁你的數據與tf.contrib.layers.flatten，你有1D的40個功能，就是這樣。

但是，如果對這種2D排列有一些真正具體的內容，您可以考慮使用卷積來利用這個事實。