假设我想构建一个时间序列，其中每个时间步长由一个分类数组表示：编码序列看起来像[[2, 0, 5],[3, 1, 4],..]，每个条目都有不同数量的可能值（类别）。例如，第一个条目有 0-3 个值，第二个 0-1 等等......
我想训练一个 LSTM 模型以预测下一个时间步长。所以我通过最大类数为每个条目定义了一个热编码：
例如[2, 0, 5]变成
[[0. 0. 1. 0. 0. 0.],
[1. 0. 0. 0. 0. 0.],
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]]
不幸的是，这种表示会引发错误
ValueError：y 的形状无效：（1、3、5）
我有三个问题：
- 是否可以将3d y 目标传递给 Keras？
- 我是否应该定义一个单一的 one-hot 编码来组合所有可能的三元组分类值？问题是，在这种情况下，我会失去同一类别中标签出现之间的相关性，因为每个可能的标签组合都将变得独立于其他标签。
- 我应该只对目标 y或输入 X进行一次热编码吗？