TensorFlow中TabTransformer表格数据多分类的文档/示例咨询及报错问题

目前Keras官方并未提供专门针对TabTransformer的多分类官方示例，现有的官方示例仅支持二分类场景。针对你修改输出层后出现错误的问题，核心原因通常是仅调整了输出层，但未同步修改损失函数、标签编码方式及评估指标，以下是具体的修正方案：

关键修改点 #

• 输出层调整：将原二分类的Dense(1, activation='sigmoid')替换为Dense(C, activation='softmax')，其中C为你的多分类任务总类别数，这一步你已经完成，但需确保C的数值与实际类别数一致。
• 损失函数替换：
  • 若你的标签是one-hot编码格式（例如类别数为3时，标签为[1,0,0]、[0,1,0]等），将损失函数从BinaryCrossentropy()改为CategoricalCrossentropy()。
  • 若你的标签是整数索引格式（例如类别数为3时，标签为0、1、2），则使用SparseCategoricalCrossentropy()，这种方式无需对标签做one-hot编码，更节省内存。
• 评估指标同步修改：
  • 对应one-hot标签，使用CategoricalAccuracy()作为评估指标。
  • 对应整数索引标签，使用SparseCategoricalAccuracy()。

代码示例片段 #

以下是修改后的核心代码部分（基于官方二分类示例调整）：

# 替换输出层
outputs = layers.Dense(C, activation="softmax")(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 选择对应损失函数和指标（以整数索引标签为例）
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
    loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
    metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)

额外注意事项 #

• 确保训练数据的标签格式与选择的损失函数匹配，若标签是整数但误用了CategoricalCrossentropy，会直接引发维度不匹配的错误。
• 若你在数据预处理阶段对标签做了one-hot编码（例如使用tf.keras.utils.to_categorical），则必须使用CategoricalCrossentropy和CategoricalAccuracy。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Voldemort