keras二值化处理问题

是这样。菜鸡在看渐进学习这方的文章。文章中提到的其中一个实验是要求将cifar-100数据集训练集的50000张图片切分成10个任务，每个任务包含10个类，每个任务的集合互斥。我用的keras，对单个任务进行fit训练时，发现训练集的标签进行二值化处理会有100维，而对应的数据却只有10维。意思大概是我做的单个任务只包含10类数据（5000张），但是将标签进行二值化后的却是100维的（比如78，33，44，32，11，22，99，88，11，26这10类，二值化后数组的shape就是5000*100 ）。有大佬做这方面的能给出点思路么

 

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 请看👉 ：用keras进行猫狗识别（二）

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