使用 LSTM 网络（神经网络）的问题

Question

我正在尝试使用 lstm 创建扬声器分类系统（我正在尝试让网络区分扬声器之间的差异）。 这是我创建的模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(768, batch_input_shape=(39, 40, 1), return_sequences=True))
model.add(Dense(256))
model.add(LSTM(768, return_sequences=True))
model.add(Dense(256))
model.add(LSTM(768, return_sequences=True))
model.add(Dense(4))

有 4 种不同的扬声器。 在我的数据集中，我有数组“特征”（256 个长度为 256 个语音段）。 对于“特征”中的每个段，我有 39 个向量来表示每个段，每个向量的大小为 40。 这 39 个向量中的每一个都是从不同的时间窗口中提取的。 （我使用了 log mel filterbank 能量）。 我还有数组“标签”，它的长度也是 256，包含每个段的标签。 我使用了“to_categorical”：

labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=4)

我尝试使用生成器将其馈送到网络，但它不起作用。 这是我使用的类：

class KerasBatchGenerator(object):

    def __init__(self, features,  batch_size, labels):
        self.features = features
        self.batch_size = batch_size
        self.labels = labels

    def generate(self):
        while True:
            for i in self.labels:  
                for j in self.features: 
                    temp = [j, i]
                 #   temp = np.expand_dims(temp, axis=1)
                    temp = np.expand_dims(temp, axis=2)
                    yield tuple(temp)

我用来运行网络的代码是：

train_data_generator = KerasBatchGenerator(features, batch_size, labels)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(train_data_generator.generate(), 100, 1)

请帮忙！！！

Answer 1

如果我猜对了，你想对哪个说话者说话的哪个输入进行分类。 在这种情况下，您的最后一层应该有一个形状 (batch_size, numOfClasses) 或 (39, 4)

但是，如果您仔细查看摘要，最后一层的输出形状是 (39, 40, 4)

要获得正确的形状，请从最后一个 LSTM 层中删除参数 return_sequences=True。